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一种分布式智能信息检索系统的研究与实现

孙良  
【摘要】: 随着当今科学技术的飞速发展,各类信息层出不穷,由此产生的各种科技文献、新闻资 料乃至互联网上的信息可谓是爆炸式的。人们要在如此众多的信息中找到自己所需的信息, 则需要强有力的搜索引擎来支持。目前,搜索引擎系统为了提高用户响应速度,扩大系统检 索范围,都有向并行、分布式体系结构方向发展的趋势。 本文提出了一种全新的分布式智能检索系统的实现方法。它不同于传统分布式检索系统 的解决方案,而将机器学习(Machine Learning)技术运用于检索代理(Search Broker) 部分,使其拥有一定的学习能力,从而为进行有效的信息过滤打下基础。同时该系统还能够 根据用户的个人研究领域和兴趣,提供个性化的用户服务。论文首先介绍了信息检索系统的 三大经典模型,并给出相关领域的概念定义——大规模分布式信息系统的概念和实现原理; 然后给出了评估信息检索系统的有效性(Effectiveness)的定量公式;本文还介绍机器学 习在信息检索领域中的应用现状,并给出若干智能信息系统实现的方法。 在此基础上论文提出了分布式智能信息检索系统的模型。它构架在传统的分布式系统的 基础之上。每个检索节点上,系统采用向量空间(Vector Space)模型来构架,并对检索节 点的返回结果按相关度排序;在若干检索节点之上构建一个检索代理,其作用是分发用户的 检索请求,并将各个检索节点的返回结果汇总,并进行一定形式化处理和加工,最终返回给 用户。本文详细描述在检索代理部分加入一个CC4神经网络,它以节点返回的结果文档为训 练样本,抽取一定数量的正例子和反例子来进行训练,通过学习,最终让神经网络判别剩余 样本的相关度,过滤大量无关的信息,从而满足用户信息需求。通过大量的实验结果表明, 本文提出的分布式智能信息检索系统具有相当的实用价值。


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