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Web信息检索研究进展

Web信息检索研究进展
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web信息检索

1. F1值 F1 值是检索性能评价的一个测度,它综合了精度和查全率,将两者赋予同样的重要性来考虑。F1的计算由下面的公式决定 F1 值的其他说法 还表示调和平均值 调和平均数定义为:数值倒数的平均数的倒数。其数值恒小于算术平均数。 计算查准率p 和查全率r 的调和平均数作为度量指标。F 的取值在[0,1]。 2. 查全率 查全率(Recall):检出的相关文档个数与相关文档集合总数的比值,即R=|Ra| / |R| 其中,对某个测试参考集,信息查询实例为I ,I 对应的相关文档集合为R 。假设用某个检索策略对I 进行处理后,得到一个结果集合A 。令Ra 是R 与A 的交集 3. 查准率 查准率(Precision):检出的相关文档个数 与检出文档总数的比值,即P=|Ra| / |A| 4. 支持向量机(SVM ) 解决小样本、非线性及高维模式识别,SVM 将n 维空间中的点,通过一个n-1维的超平面分开。通常这个被称为线性分类器。有很多分类器都符合这个要求。但是我们还希望找到分类最佳的平面,即使得属于两个不同类的数据点间隔最大的那个面,该面亦称为最大间隔超平面。如果我们能够找到这个面,那么这个分类器就称为最大间隔分类器。 5. Deep Web Deep Web 是可以通过Internet 访问的数据库,它们所承载的信息量是目前Internent 的500倍!对Deep Web 网页的爬取有垂直搜索引擎,元搜索引擎 6. 向量空间模型(VSM ) 通过给查询或文档中的索引词分配非二值权值来实现。 文档的向量空间模型 ?词典, ∑={k1,k2,…kt} ?d= –此时,变量wi 称为权值,非负;表示对应词项ki 对于判断d 和查询q 相关性的重要程度(注意,这里的q 是一般的,而d 是具体的) ?q= –变量vi 的含义类似于wi ?让wi 和vi 为对应的词分别在d 和q 中出现的次数,于是我们有了两个m 维向量,用夹角的cos 表示“接近度”,即 ?R(d,q) = cos(d,q) = d·q/|d|×|q| ?认为:cos(di,q) > cos(dj,q),则di 比dj 与q 更相关。如两个向量的分量都相同,相当与夹角为0,cos 的值为1.都不相同,垂直情况,cos 为0. ),(),(),(),(2),(j i precision j i recall j i precision j i recall j i F +??=211 F r p =+

一种基于Lucene的中文全文检索系统

—94— 一种基于Lucene 的中文全文检索系统 苏潭英1,郭宪勇2,金 鑫3 (1. 解放军信息工程大学电子技术学院,郑州 450004;2. 北京飞燕技术公司,北京 100072;3. 解放军通信指挥学院,武汉 430010)摘 要:在开源全文索引引擎Lucene 的基础上,设计了一个中文全文检索系统模型,该模型系统由7个模块组成,索引模块、检索模块是其中的核心部分。论述了模型的整体结构,分析设计了索引及检索模块,通过具体的索引技术和检索技术来提高整个系统的检索效率。该系统增加了加密模块,实现对建立的全文索引进行加密处理,增强了信息的安全性。 关键词:全文检索;Lucene ;倒排索引 Chinese Full-text Retrieval System Based on Lucene SU Tan-ying 1, GUO Xian-yong 2, JIN Xin 3 (1. Institute of Electronic Technology, PLA Information Engineering University, Zhengzhou 450004; 2. Technology Company of Beijing Feiyan, Beijing 100072; 3. Institute of PLA Communication Command, Wuhan 430010) 【Abstract 】This paper proposes a model of Chinese full-text retrieval system based on Lucene which is an open source full-text retrieval engine,and expatiates its frame. This model is composed of seven modules, among which the index module and the search module are the core parts. It designs them concretely, and improves the search efficiency of the full-text retrieval system with index technology and search technology. The system model concludes an encryption module to encrypt the index and increases the system security. 【Key words 】full-text retrieval; Lucene; inverse index 计 算 机 工 程Computer Engineering 第33卷 第23期 Vol.33 No.23 2007年12月 December 2007 ·软件技术与数据库· 文章编号:1000—3428(2007)23—0094—03 文献标识码:A 中图分类号:TP391 1 中文全文检索系统 全文检索技术是一个最普遍的信息查询应用,人们每天在网上使用Google 、百度等搜索引擎查找自己所需的信息,这些搜索引擎的核心技术之一就是全文检索。随着文档处理电子化、无纸化的发展,图书馆、新闻出版、企业甚至个人的电子数据激增,如何建立数据库、管理好自己的数据,是亟待解决的问题,而全文检索是其中一个非常实用的功能。全文检索产品实际上是一个内嵌该项技术的数据库产品[1]。 西文的全文检索已有许多成熟的理论与方法,其中,开放源代码的全文检索引擎Lucene 是Apache 软件基金会Jakarta 项目组的一个子项目,它的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包,方便在目标系统中实现全文检索的功能。很多项目使用了Lucene 作为其后台的全文索引引擎,比较著名的有: (1)Jive :Web 论坛系统; (2)Cocoon :基于XML 的Web 发布框架,全文检索部分使用了Lucene ; (3)Eclipse :基于Java 的开放开发平台,帮助部分的全文索引使用了Lucene 。 Lucene 不支持中文,但可以通过扩充它的语言分析器实现对中文的检索。本文在深入学习研究Lucene 的前提下,设计了一个中文的全文检索系统,对其核心的索引模块和检索模块进行了阐释,并添加了加密模块对索引信息加密,增强了系统的安全性。 2 系统的总体结构 本模型总体上采用了Lucene 的架构。Lucene 的体系结构如表1所示,它的源代码程序由7个模块组成。 表1 Lucene 的组成结构 模块名 功能 org.apache.Lucene.search 搜索入口 org.apache.Lucene.index 索引入口 org.apache.Lucene.analysis 语言分析器 org.apache.Lucene.queryParser 查询分析器 org.apache.Lucene.document 存储结构 org.apache.Lucene.store 底层IO/存储结构 org.apache.Lucene.util 一些公用的数据结构 本文通过扩充Lucene 系统来完成中文的全文检索系统,Lucene 包含了大量的抽象类、接口、文档类型等,需要根据具体应用来定义实现,本文对其作了如下扩充修改: (1)按照中文的词法结构来构建相应的语言分析器。Lucene 的语言分析器提供了抽象的接口,因此,语言分析(analyser)是可以定制的。Lucene 缺省提供了2个比较通用的分析器SimpleAnalyser 和StandardAnalyser ,但这2个分析器缺省都不支持中文,因此,要加入对中文语言的切分规则,需要对其进行修改。 (2)按照被索引的文件的格式对不同类型的文档进行解析,进而建立全文索引。例如HTML 文件,通常需要把其中的内容分类加入索引,这就需要从org.apache.lucene.子document 中定义的类Document 继承,定义自己的HTMLDocument 类,然后将之交给org. apache.lucene.index 模块写入索引文件。Lucene 没有规定数据源的格式,只提供 作者简介:苏潭英(1981-),女,硕士研究生,主研方向:数据库全文检索;郭宪勇,高级工程师;金 鑫,硕士研究生 收稿日期:2007-01-10 E-mail :sutanyingwendy@https://www.sodocs.net/doc/7e15667560.html,

计算机网络第六章课后答案

第六章应用层 6-01 因特网的域名结构是怎么样的?它与目前的电话网的号码结构有何异同之处? 答: (1)域名的结构由标号序列组成,各标号之间用点隔开: … . 三级域名 . 二级域名 . 顶级域名 各标号分别代表不同级别的域名。 (2)电话号码分为国家号结构分为(中国 +86)、区号、本机号。 6-02 域名系统的主要功能是什么?域名系统中的本地域名服务器、根域名服务器、顶级域名服务器以及权限域名权服务器有何区别? 答: 域名系统的主要功能:将域名解析为主机能识别的IP地址。 因特网上的域名服务器系统也是按照域名的层次来安排的。每一个域名服务器都只对域名体系中的一部分进行管辖。共有三种不同类型的域名服务器。即本地域名服务器、根域名服务器、授权域名服务器。当一个本地域名服务器不能立即回答某个主机的查询时,该本地域名服务器就以DNS客户的身份向某一个根域名服务器查询。若根域名服务器有被查询主机的信息,就发送DNS回答报文给本地域名服务器,然后本地域名服务器再回答发起查询的主机。但当根域名服务器没有被查询的主机的信息时,它一定知道某个保存有被查询的主机名字映射的授权域名服务器的IP地址。通常根域名服务器用来管辖顶级域。根域名服务器并不直接对顶级域下面所属的所有的域名进行转换,但它一定能够找到下面的所有二级域名的域名服务器。每一个主机都必须在授权域名服务器处注册登记。通常,一个主机的授权域名服务器就是它的主机ISP的一个域名服务器。授权域名服务器总是能够将其管辖的主机名转换为该主机的IP地址。 因特网允许各个单位根据本单位的具体情况将本域名划分为若干个域名服务器管辖区。一般就在各管辖区中设置相应的授权域名服务器。 6-03 举例说明域名转换的过程。域名服务器中的高速缓存的作用是什么? 答: (1)把不方便记忆的IP地址转换为方便记忆的域名地址。 (2)作用:可大大减轻根域名服务器的负荷,使因特网上的 DNS 查询请求和回答报文的数量大为减少。 6-04 设想有一天整个因特网的DNS系统都瘫痪了(这种情况不大会出现),试问还可以给朋友发送电子邮件吗? 答:不能; 6-05 文件传送协议FTP的主要工作过程是怎样的?为什么说FTP是带外传送控制信息?主进程和从属进程各起什么作用? 答: (1)FTP使用客户服务器方式。一个FTP服务器进程可同时为多个客户进程提供服务。FTP 的服务器进程由两大部分组成:一个主进程,负责接受新的请求;另外有若干个从属进程,负责处理单个请求。 主进程的工作步骤: 1、打开熟知端口(端口号为 21),使客户进程能够连接上。 2、等待客户进程发出连接请求。 3、启动从属进程来处理客户进程发来的请求。从属进程对客户进程的请求处理完毕后即终止,但从属进程在运行期间根据需要还可能创建其他一些子进程。 4、回到等待状态,继续接受其他客户进程发来的请求。主进程与从属进程的处理是并发地

全文检索功能

在应用中加入全文检索功能 ——基于java的全文索引引擎lucene简介 作者:车东 email: https://www.sodocs.net/doc/7e15667560.html,/https://www.sodocs.net/doc/7e15667560.html, 写于:2002/08 最后更新: 版权声明:可以任意转载,转载时请务必以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及本声明 https://www.sodocs.net/doc/7e15667560.html,/tech/lucene.html 关键词:lucene java full-text search engine chinese word segment 内容摘要: lucene是一个基于java的全文索引工具包。 1.基于java的全文索引引擎lucene简介:关于作者和lucene的历史 2.全文检索的实现:luene全文索引和数据库索引的比较 3.中文切分词机制简介:基于词库和自动切分词算法的比较 4.具体的安装和使用简介:系统结构介绍和演示 5.hacking lucene:简化的查询分析器,删除的实现,定制的排序,应用接口的扩展 6.从lucene我们还可以学到什么 基于java的全文索引/检索引擎——lucene lucene不是一个完整的全文索引应用,而是是一个用java写的全文索引引擎工具包,它可以方便的嵌入到各种应用中实现针对应用的全文索引/检索功能。 lucene的作者:lucene的贡献者doug cutting是一位资深全文索引/检索专家,曾经是v-twin搜索引擎(apple的copland操作系统的成就之一)的主要开发者,后在excite担任高级系统架构设计师,目前从事于一些internet底层架构的研究。他贡献出的lucene的目标是为各种中小型应用程序加入全文检索功能。 lucene的发展历程:早先发布在作者自己的https://www.sodocs.net/doc/7e15667560.html,,后来发布在sourceforge,2001年年底成为apache基金会jakarta的一个子项目:https://www.sodocs.net/doc/7e15667560.html,/lucene/ 已经有很多java项目都使用了lucene作为其后台的全文索引引擎,比较著名的有: ?jive:web论坛系统; ?eyebrows:邮件列表html归档/浏览/查询系统,本文的主要参考文档“thelucene search engine: powerful, flexible, and free”作者就是eyebrows系统的主要开发者之一,而eyebrows已 经成为目前apache项目的主要邮件列表归档系统。 ?cocoon:基于xml的web发布框架,全文检索部分使用了lucene ?eclipse:基于java的开放开发平台,帮助部分的全文索引使用了lucene

自然语言处理技术在中文全文检索中的应用

3本文为国家社会科学基金项目“基于中文X ML 文档的全文检索研究”的成果之一,项目编号:04CT Q005。 ●熊回香,夏立新(华中师范大学 信息管理系,湖北 武汉 430079) 自然语言处理技术在中文全文检索中的应用 3 摘 要:自然语言处理技术是中文全文检索的基础。首先介绍了全文检索技术及自然语言处理技术,接着详细地阐述了自然语言处理技术在中文全文检索中的应用,并对目前基于自然语言处理技术的中文全 文检索技术的局限性进行了分析,探讨了中文全文检索技术的未来发展方向。 关键词:自然语言处理;全文检索;智能检索 Abstract:Natural language p r ocessing technol ogy is the basis of Chinese full 2text retrieval .This paper firstly intr oduces the full 2text retrieval technol ogy and natural language p r ocessing technol ogy .Then,it gives a detailed 2descri p ti on of the app licati on of natural language p r ocessing technol ogy in Chinese full 2text retrieval .The p resent li m itati ons of the Chinese full 2text retrieval system based on natural language p r ocessing technol ogy is als o ana 2lyzed .Finally,the paper exp l ores the devel opment trend of Chinese full 2text retrieval technol ogy in future . Keywords:natural language p r ocessing;full text retrieval;intelligent retrieval 随着社会网络化、信息化程度的日益提高,网上信息呈指数级剧增,人们越来越强烈地希望用自然语言同计算机交流,并能方便、快捷、准确地从互联网上获得有价值的信息,因此,自然语言处理技术和中文全文检索技术成为当今计算机科界、语言学界、情报学界共同关注的课题,并共同致力于将自然语言处理技术的研究成果充分运用到全文检索中,从而促进了全文检索技术的发展。 1 全文检索技术 全文检索是一种面向全文和提供全文的检索技术,其核心技术是将文档中所有基本元素的出现信息记录到索引库中,检索时允许用户采用自然语言表达其检索需求,并借助截词、邻词等匹配方法直接查阅文献原文信息,最后将检索结果按相关度排序返回给用户。因而索引数据库的建立是全文检索系统实现的基础,它以特定的结构存储了数据资源的全文信息,从而为全文检索系统提供可检索的数据对象。在中文全文检索系统中,建立索引库的前提是运用自然语言处理技术对中文信息进行基于词(字)、句、段落等更深层次的处理。 2 自然语言处理技术 自然语言是指作者所使用的书面用语,在信息检索中包括关键词、自由词和出现在文献题名、摘要、正文或参 考文献中的具有一定实质意义的词语[1]。自然语言处理 (Natural Language Pr ocessing,NLP )是语言信息处理的一 个重要分支,在我国就是中文信息处理。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法,具体来说就是用计算机对包括汉语(字)的形、音、义等信息及词、句子、篇章的输入、输出、存储和识别、分析、理解、生成等多方面的加工处理[2]。由于自然语言处理侧重于词、句子、篇章,因而词法分析、句法分析、语义分析、语用分析、语境分析便构成了自然语言处理研究内容的基础部分。 211 词法分析 词法分析包括词形和词汇两个层次,其中词形主要是对各种词形和词的可识别部分的处理。如前缀、后缀及复合词的分析;词汇的重点在于复合对词操作和词汇系统的控制。其主要目的是有助于确认词性以及做到部分理解词与词、词与文档之间的关系,提高检索的效率。由于计算机内部存储的中文信息没有明显的词与词之间的分隔符,因此,在中文全文检索系统中,词法分析首要任务之一是对文本信息进行词语切分,即汉语自动分词,汉语自动分词是中文信息处理中的关键技术,也是中文全文检索的瓶颈,只有对汉语词进行正确的切分后,才能准确地提取文献的特征信息,对文献进行正确标引,才能正确分析用户的查询意图,为用户提供准确的信息服务。 212 句法分析 句法分析是对句子中词汇短语进行分析以便揭示句子的语法结构。目的是通过对句型结构的分析,自动抽取复

全文检索工具

通过从互联网上提取的各个网站的信息(以网页文字为主)而建立的数据库中,检索与用户查询条件匹配的相关记录,然后按一定的排列顺序将结果返回给用户。 尤其是中文全文检索技术的研究始于1987年左右,已经有一些商品化的软件。Internet 的普及使得全文检索技术日益成熟起来,其应用已突破传统的情报部门和信息中心的局限性,使该技术的最广大用户变成互联网的用户和桌面用户,而不再仅局限于情报检索专家。 全文检索技术以各类数据如文本、声音、图像等为对象,提供按数据的内容而不是外在特征来进行的信息检索,其特点是能对海量的数据进行有效管理和快速检索。它是搜索引擎的核心技术,同时也是电子商务网站的支撑技术。全文检索技术可应用于企业信息网站、媒体网站、政府站点、商业网站、数字图书馆和搜索引擎中。我们知道,企业信息化是电子商务的基础,企业建立自己的商务站点,构建企业内部信息发布平台,并与其他网站间建立安全的信息发布通道和交换通道,建立电子商务的应用并以数据为中心建立应用平台等方面都离不开全文检索。该检索技术可跨越所有的数据源,支持多种数据和信息格式,对检索结果可按商业分类规则进行排列,也能满足用户特定的知识检索请求,将所有不同信息查询中的命中结果按相关性或分类排列,提供不同格式的信息浏览功能。 [1] 从搜索结果来源的角度,全文搜索工具又可细分为两种,一种是拥有自己的检索程序(Indexer),俗称“蜘蛛”(Spider)程序或“机器人”(Robot)程序,并自建网页数据库,搜索结果直接从自身的数据库中调用,如Google、Fast/AllThe Web、AltaVista、Inktomi、Teoma、WiseNut、百度等;另一种则是租用其他引擎的数据库,并按自定的格式排列搜索结果,如Lycos引擎。 “网络机器人”或“网络蜘蛛”是一种网络上的软件,它遍历Web空间,能够扫描一定IP地址范围内的网站,并沿着网络上的链接从一个网页到另一个网页,从一个网站到

Web of science数据库分析

摘要:本文主要使用了百度、谷歌等搜索引擎和Web of science数据库对包信和院士的研究内容及其研究成果进行了分析,通过百度、谷歌、个人主页对包信和院士的基本信息进行了解;通过Web of science数据库对包信和院士的研究方向、引文数据、合作者、基金资助机构、出版物进行了了解。并对其2014年5月的一篇文章进行了深入的分析。 一、基本信息 包信和,理学博士,研究员,博士生导师、中科院院士、物理化学家,中国科学院大连化学物理研究所研究员,现任中科院沈阳分院院长,复旦大学常务副校长,兼任中国科学技术大学化学物理系主任。 他的个人工作经历为: 1989年至1995年获洪堡基金资助,在德国马普学会Fritz-Haber研究所任访问学者,1995年应聘回国。 1995年至2000年在中科院大连化学物理研究所工作。 2000年8月至2007年3月任大连化学物理研究所所长。 2003年3月起任中国科技大学化学物理系系主任。 2009年3月起任沈阳分院院长。 2009年当选为中国科学院院士。 2015年9月经教育部研究决定,任命包信和为复旦大学常务副校长 其次在大连化学物理研究所的个人介绍和包信和院士的课题组主页里搜集了对其研究方向的简介: 包信和研究员主要从事表面化学与催化基础和应用研究。发现次表层氧对金属银催化选择氧化的增强效应,揭示了次表层结构对表面催化的调变规律,制备出具有独特低温活性和选择性的纳米催化剂,解决了重整氢气中微量CO造成燃料电池电极中毒失活的难题。发现了纳米催化体系的协同限域效应,研制成碳管限域的纳米金属铁催化剂和纳米Rh-Mn催化剂,使催

化合成气转化的效率成倍提高。在甲烷活化方面,以分子氧为氧化剂,实现了甲烷在80℃条件下直接高效氧化为甲醇的反应;创制了Mo/MCM-22催化剂,使甲烷直接芳构化制苯的单程收率大幅度提高。 二、研究成果分析 利用Web of Science搜索包老师的文章,总共搜索到497篇文章,对检索报告创建引文报告,如图2.1所示。文章被引总频次达到12804次,平均每篇文章被引25.76次,h-index值为56,表示在包老师所发的文章中,每篇被引用了至少56次的论文总共有56篇左图为每年出版的文献数图标,2000年以来,每年出版的文献数量基本稳定,在30篇左右,研究状态保持稳定。其中2015年发表文章篇数最高,2015年是个高产年。 根据每年的引文数图标可以看出,每年的引文数不断上升,表明其发表的文章是有生命力、有价值的。也表明每年发文的质量不断在上涨。 图2.1创建引文报告 对检索结果进行分析。图2.2是对作者进行分析,得到如下图所示的结果,可以看到合作者的信息,其中与293名作者有过合作。其中合作最多的为韩秀文老师(大连化物所)、马丁老师(北京大学)。

WEB全文信息检索技术

WEB全文信息检索技术 摘要:本文探索了在INTERNET网上实现全文检索的技术。计论了从网上信息的标引、分类等预处理到组织信息检索的过程,并就智能检索技术的发展进行了阐述。 关键词:信息检索因特网全文检索 一、前言 Internet网是目前全球最大的、最有影响力的信息网络,它将政府、学校、图书馆、商务场所、研究机构和其它组织中的局域网(LAN)集成为一个单一的、庞大的、跨越全球的通讯网络。越来越多的人们利用这一网络与世界各地的人进行交流。如何利用Internet网获取有价值的信息,已成为科研人员必备的一项基本技能。 因特网是一个开放型的巨大的信息资源库,拥有上千万台以上的主机和过亿的用户;并且由于因特网信息蕴含的无限丰富,信息组织、表达的直观、生动以及信息服务的方便性和多样性,愈来愈多的信息搜索者被其独特的魅力所吸引。而在近几年,因特网用户的数量更是成倍地增长。可见,因特网检索已成为实际上最普及、最受关注、最常涉及的信息检索领域。 二、概述 网上的信息具有数量大、形式多、内容广、专业性不强等特点,给情报搜集、分类、检索等工作带来了新的问题和挑战。如何充分利用因特网上的信息资源正成为情报科学研究者所关注的热点。全文信息检索就是概据Internet信息的特点而发展起来的一种检索方式。它主要指研究对整个文档信息的表示,存储、组织和访问,即根据用户的查询要求,从信息数据库中检索出相关信息资料。 全文检索的中心环节是文件内容表达、信息查询的获得以及相关信息的匹配。一个好的全文信息检索系统不仅要求将输出信息进行相关性排列,还应该能够根据用户的意图、兴趣和特点自适应和智能化地调整匹配机制,获得用户满意的检索输出。 要实现全文检索,首先必须对WEB信息进行预处理。 三、WEB信息的预处理 信息预处理的主要功能是过滤文件系统信息,为文件系统的表达提供一种满意的索引输出。其基本目的是为了获取最优的索引记录,使用户能很容易地检索到所需信息。 (1)格式过滤:信息预处理应该能够过滤不同格式的文档,以及图片、声音、视频等信息。这使得搜索引擎不仅能够检索文字,而且能够检索原始格式文件的所有信息。 (2)语词切分:语词是信息表达的最小单位,而汉语不同于西方语言,其句子的语词间没有分隔符因此需要进行语词切分。常用的语词切分方法有按词典进行最大词组匹配、逆向最大词组匹配、最佳匹配法,联想-回溯法、全自动词典切词等。近年来,又出现了基于神经元网络的和专家系统的分词方法和基于统计和频度分析的分词方法。 (3)词法分析:汉语语词切分中存在切分歧异,如句子“网球拍卖完了”,可以切分为“网球/拍卖完了”,也可以切分为“网球拍/卖完了”。因此需要利用各种上下文知识解决语词切分歧异。此外,还需要对语词进行词法分析,识别出各个语词的词干,以便根据词干建立信息索引。对于英语语词,建立索引之前首先要去除一些停顿词(如常见的功能词“a”,“the”,“it”等)和词根(如“ing”,“ed”,“ly”等)。 (4)词性标注和短语识别:在切分的基础上,利用基于规则和统计的方法进行词性标注。在此基础上,还要利用各种语法规则,识别出重要的短语结构。 (5)自动标引:从网页文档中提取出一组能最大程度上概括其内容特征、可作为用户检索入口的关键性信息,用该组信息对文文件进行标引,使用户可以通过输入关键信息检索到该文文件的简要信息,如标题、摘要、时间、作者和URL等,进一步点击可查询到该文

信息检索6

第六章基于搜索引擎的信息检索 (一)搜索引擎技术原理

搜索引擎技术原理—搜索引擎概述及组成 搜索引擎(Search Engine)是互联网上专门用于检索的网站的统称,目前已多达数百上千种,包括通用万维网搜索引擎(Web Search Engines)、通用元搜索引擎(Meta-Search Engines)和各种专用搜索引擎三大类型。 搜索引擎的起源可以上溯到1990年由加拿大蒙特利尔大学学生Alan Emtage 开发的Archie。Archie用于检索分散在各FTP服务器上的文件,但其工作原理与现在的搜索引擎很接近。1993年底,人们认识到既然所有网页都可能有连向其他网站的链接,那么从跟踪一个网站的链接开始,就有可能检索整个互联网,这一简单想法就是今天搜索引擎的基本原理。1994年,Yahoo!和Lycos问世,成功地使搜索引擎的概念深入人心。1995年后,搜索引擎进入了高速发展时期,被誉为仅次于门户网站的互联网第二大核心技术。搜索引擎的技术原理和检索方法与DIALOG等专业文献型信息检索系统不同,有它自己的特点。

搜索引擎技术原理—搜索引擎概述及组成 (1)搜索器(Searcher) 20世纪90年代,“机器人”(Robot)一词在计算机编程者中用于特指某种能以人类无法达到的速度不间断地执行某项任务的软件程序。由于专门用于检索Web信息的“机器人”程序像蜘蛛一样在网络间爬来爬去,因此,作为Web搜索器的“机器人”就被称为“网络蜘蛛”(Spider)。“网络蜘蛛”的功能就是在互联网中不断漫游,发现和搜集信息。作为一个计算机程序,搜索器日夜不停地运行,尽可能多、尽可能快地搜集各种类型的新信息,并定期更新已经搜集过的旧信息,以避免出现死链接和无效链接。 (2)索引器(Indexer) 索引器的功能是理解搜索器所搜索的信息,从中抽取出索引项,并生成文档库的索引表。索引项有客观索引项和内容索引项两种:客观索引项与文档的语意内容无关,如作者名、URL、更新时间等等;内容索引项则是用来反映文档内容的,如关键词及其权重、短语、单字等等。

全文检索技术

全文检索技术 1概述 图书情报界对于检索语言的主流观点:自然语言检索是发展方向,信息检索要走自然语言道路;人工语言不适应网络环境;目前自然语言检索技术虽有缺点,但人工智能发展可使其逐步达到完善,满足检索的要求。 自然语言检索技术包括:(1)关键词索引及以关键词为检索标识的文献题录数据库;(2)全文数据库;(3)搜索引擎及由搜索引擎自动建立的网络资源数据库;(4)自动标引;(5)自动分类。在这5个主要方面中,只有关键词索引及数据库、全文检索、搜索引擎已经实现,但这3个方面的实质都是关键词检索,所以可以说自然语言检索目前仅在关键词检索的层次上实现。 目前关键词检索技术的最主要用途就是用来实现全文检索,它是全文检索的核心。并且关键词检索和全文检索是密不可分的。 2基本概念 所谓全文检索,是指直接以全文本信息作为主要处理对象,并根据数据资料的内容而不是外在特征来实现的信息检索手段。它的基本工作方式是能够将所有包含检索词的文献检索出来,不管这个词出现在文献的什么位置,或者说文献中的任意一个词都可以作为检索到该文献的条件。全文检索提供存取全文文本(指原始记录)的空间,文本中任何字符和字符串均可作为检索的入口点,全文检索是以原始记录中的检索词、字间的特定位置为对象的运算,对文献不作标引,故没有标引用词。因此,全文检索是一种可以不依赖叙词表而直接使用自由词的检索方法。 3实现条件 要实现全文检索需要2个必要的条件:一是需要将最终信息本身输入到计算机里,这个问题看似简单,实际上它包含了极大的工作量;二是需要有相应的软件支持,全文信息不仅包括书刊的文字信息,而且包括图片、声音、视频信息等各种信息资料,即使只将书刊及各种资料的文字信息输入计算机,其信息量就非常大了。因此,必须有专门的方法、专门的软件来支持这种“最终信息”的检索,这类软件就是全文检索软件。 3.1 全文检索的实现方式 全文检索目前主要通过以下方式来实现:①采用自由指定的检索项(如关键词、字符串等)直接与全文文本的一次数据高速对照,进行检索;②对文本内容中的每个检索项进行位置扫描,然后排序,建立以每个检索项的离散码为表目的倒排文档;③采用超文本模型建立全文数据库,实现超文本检索。 3.2 全文检索的核心技术 全文检索的核心技术是将源文档中所有的基本元素的出现信息记录到索引库中。中文全文检索技术在原理上同西文全文检索是一致的,但汉字本身的特点使中文系统的实现比西文系统更为复杂。在西文中,文档的基本元素是单词,可以以单词建立索引库,而且单词与单词之间有天然的间隔符空格,所以索引文件的建立相对简单。在中文系统中,基本元素可以是单个汉字字符,也可以是词。因此,存在2种基本的索引方法,即“词索引”和“字索引”。 3.2.1 词索引 “词索引”以能表达一定的意义的词为单位,通过事先内嵌的词典对原始数据作索引,以词为单位进行匹配。词索引适于大规模应用,索引库可以组织得比较小,检索速度也

全文检索方案

1 全文检索系统方案 1.1 全文检索系统总体方案 系统将采用以下全文检索流程。 针对企业内部的信息,包括文件服务器上的文件、网站网页、ERP 等系统存放信息的数据库信息、办公应用中的公文档案文档已经内容管理系统中流转的内容,本系统提供了两种数据适配器来提取其中的正文内容和属性内容,形成一个相对结构化的数据虚拟层;本系统的索引引擎(Indexer )对结构化的数据虚拟层进行中文切分词、文件特征分析和逐步索引,以及其它索引算法,生成索引数据库;使用者(user )在搜索页面中输入查询字串等搜索条件并提交给本系统后,本系统的全文检索查询引擎(Searcher )会在索引库中进行搜索,并将符合搜索条件的搜索结果返回给使用者;使用者(user )可于查询结果页面,进一步链接到信息原文查看详细内容。 对于系统管理,管理员可通过相应web 方式的管理程序来管理整个系统运行环境及设置文件;并通过索引引擎(Indexer.exe )实时或定时创建索引,更新索引数据库的内容,使检索信息维持在最新状态。 IRMS.Indexer Index Database IRMS.SearchEngine (User Interface)Application (User Interface) Application Term Extract Term Index Folder/Share Folder with Documents Web Site Robot/Spider By URL Entry RDBMS (ODBC / OLEDB / JDBC) Lotus Domino R5,R6(NSF) FileNET 內容管理Fuzzy Search Synonym Phrase Wild-Card Multi-field Filter IRMS Adapter Data Source Composer File Extractor

Web of Science数据库的检索与利用

Web of Science 数据库的检索与利用 解放军医学图书馆杜永莉 一、引文检索概述 (一)基本概念 1. 引文(Citation):文献中被引用、参考的文献(Cited Work),也称施引文献,其作者称为被引著者(Cited Author)。 2. 来源文献(Source):提供引文的文献本身称为来源文献,其作者称为引用著者(Citing Author)。 3. 引文索引(Citation Index):通过搜集大量来源文献及其引文,并揭示文献之间引用与被引用关系的检索工具。 4. 引文检索:是以被引用文献为检索起点来查找引用文献的过程。 (二)引文的历史回顾 引文的创始人Dr.Eugene Garfield博士是美国科学信息研究所(ISI)的创始人,现在仍然是科学信息研究所的名义董事长,还是美国信息科学协会的前任主席、The Scientist 董事会的主席、Research America董事会的成员。另外他还是文献计量学的创始人。 Dr.Garfield于1955年在Science上发表了具有化时代意义的学术论文:“Citation Indexes for Science: A New Dimension in Documentation through Association of Ideas.”他在这篇文章中描述科研人员可以利用引文加速研究过程、评估工作影响、跟踪科学趋势;阐明引文是学术研究中学术信息获取的重要工具。1957 他创建了美国科学信息研究所(Institute for Scientific Information, ISI)。

1961 年, ISI 推出了 Science Citation Index , SCI 。一种5卷印刷型刊物,包括613种期刊140万条引文的索引。1966年,ISI发布磁带形式的数据,1989年推出CD-ROM 光盘版,1992年ISI为汤姆森科技信息集团接管(Thomson Scientific),1997年推出系列引文数据库(Web of Science),2001年建立具有跨库检索功能的(ISI Web of Knowledge)。 20世纪30年代中期,另外一个著名计量学家布拉德福(S.C.Bradford)在对大量的期刊分布进行研究之后,得出了布拉德福定律(二八定律),揭示出各学科核心期刊的存在,这些核心期刊组成了所有学科的文献基础,重要论文会发表在相对较少的核心期刊上;因此从文献学的角度,没有必要将已经出版的所有期刊全部收录,从数据库的质量上说,则需要有一套科学的流程筛选高质量期刊,为读者提供高质量的学术信息。 Garfield 博士从建立引文数据库开始,经过几十年的时间,建立了一整套期刊筛选的工作流程,每年从全球出版的学术期刊中,筛选出各学科中质量高、信息量大、使用率高的核心期刊。由于这套流程对期刊一些客观指数的长期跟踪,衍生出了另外两个数据库:期刊引证报告(Journal Citation Reports,JCR)和基本科学计量指标(Essential Science Indicators)。 (三)引文的作用 了解某一课题发生、发展、变化过程;查找某一重要理论或概念的由来;跟踪当前研究热点;了解自已以及同行研究工作的进展;查询某一理论是否仍然有效,而且已经得到证明或已被修正;考证基础理论研究如何转化到应用领域;评估和鉴别某一研究工作在世界学术界产生的影响力;发现科学研究新突破点;了解你的成果被引用情况;引文检索为科研人员开辟了一条新颖、实用的检索途径;同时为文献学、科学学、文献计量学等分析研究提供参考数据,如衡量期刊质量、测定文献老化程度、观察学科之间的渗透交叉关系、评价科研人员的学术水平,引文数据库是不可缺少重要工具。 二、Web of Science的检索途径 (一)科学引文索引简介

Web of Science数据库的检索与利用

1、引文的创始者是(A) A、Eugene Garfield B、S.C.Bradford C、Billings,S.A D、Harris,C.J 2、引文的创始单位是(A) A、ISI B、NLM C、CDC D、NIH 3、ISI推出系列引文数据库(Web of Science)的时间是(D ) A、1956年 B、1989年 C、1990年 D、1997年 4、SCI的局限性不包括(B ) A、主要限于基础科学方面 B、不能囊括多数国际多学科高质量科学期刊 C、收录第三世界国家期刊较少 D、论文被引用情况复杂 5、ISI推出了SCI的时间(C) A、1950年 B、1955年 C、1961年 D、1970年 6、关于引文的作用,以下说法错误的是(D ) A、了解某一课题发生、发展、变化过程 B、引文检索为科研人员开辟了一条新颖、实用的检索途径 C、为文献学、科学学、文献计量学等分析研究提供参考数据 D、直接查找全文数据 7、Web of Knowledge包含的数据库有(D) A、Web of Science B、科学会议录索引、化学反应数据库 C、化学索引数据库、Medline数据库 D、以上皆是 8、关于Web of Science的特点,以下说法错误的是(D ) A、跨学科、精选内容,可以进行引文检索

B、增加了分析、跟踪、写作和管理功能 C、从文献相互关系的角度,提供新的检索途径 D、从著者、标题、分类等角度提供检索途径 9、ISI推出CD-ROM光盘版的时间是(A ) A、1970年 B、1961年 C、1982年 D、1991年 10、在SCI中公共卫生所在的数据库是(B ) A、Web of Science Expanded B、Social Sciences Citation Index C、Arts & Humanities Citation Index D、其他

一种全文检索技术的思路和实现

河南农业大学 本科生毕业论文(设计) 题目一种全文检索技术的思路和实现学院经济与管理学院 专业班级信息管理与信息系统 2006级1班学生姓名刘盈凯 指导教师王彩霞 撰写日期: 2010 年 5 月 5 日

目录 1.引言 (1) 2.全文检索技术和系统开发的背景 (1) 2.1全文检索的概念和现状 (1) 2.2系统目标和技术架构 (3) 3.系统核心算法实现 (4) 3.1索引算法及其实现 (4) 3.2索引数据结构和索引数据存储算法 (9) 3.3索引模式实现方法 (11) 4.检索方法实现 (14) 4.1检索过程 (14) 4.2关键词高亮 (15) 结语 (15) 参考文献 (17) ABSTRACT (19)

中文摘要 为了全面有效的获取到知识,从古到今人们一直在不断的探索各种不同的信息检索方式。本文从信息检索领域的一个小处即从本地文件系统出发的全文检索。本文正文部分首先对全文检索进行了介绍,分析了当前国内全文检索领域发展存在的问题,提出了笔者对全文检索的看法,并根据笔者的思路开发了一套较为完整的系统,在此基础上引出本系统的开发思路,通过流程图辅以实现代码和思路的方式,剖析了程序的核心思路和算法。重点讲述了系统在切词、建立索引、索引同步、检索过程等部分。本系统采用SrpingMVC框架,全面采用面向对象的方式进行开发,设计较为合理。在切词效率和检索效率方面性能优越。可以说是一个较为完善的中文全文检索系统。 关键词:信息系统,全文检索,倒排索引

1.引言 在图书馆学和情报学领域,信息被定义为事物(Thing)或记录(Record)。信息检索也并不是web所特有的一个研究课题,早在本世纪50年代,当计算机被图书馆等部门用于存储和管理文档时信息检索就作为一个研究领域而诞生了。随着计算机技术的飞速发展,各种全文检索产品也踊跃出现,但几乎所有的全文检索产品都被作为商业机密保护起来了,笔者在阅读了相关理论知识的基础上做了该领域具体的实践工作,并且形成了一个较为完善的全文检索系统,本系统切词采用正向最大模式切词,建立索引采用的是倒排索引技术,排序使用TF-IDF的统计方法,达到的目的就是简单,迅速,准确的找到用户所需要的信息。本检索系统采用java做为实现语言,采用WEB的方式进行信息检索,适用于各种实现静态化的网站系统和文本(包括html,txt,pdf,word)形式的文件系统。本文的索引策略参考了很多资料,其中也包括该领域比较有名的Lucene。总之,搜索将成为编程领域的热门话题。 2.全文检索技术和系统开发的背景 由于RDBMS自身底层结构的缘故使得它管理大量非结构化数据显得有些先天不足,特别是查询这些海量非结构化数据的速度较慢,在排序方面也存在非常严重的问题。而通过全文检索技术就能高效地管理这些非结构化数据。而全文检索技术正为了解决这些问题而产生的,全文检索是一个全文检索克服了RDBMS的模糊查找的局限性。具有快速,全面的特点。 本系统是在全文检索领域的一个尝试,由于知识水平的有限在一些较为关键的地方存在问题。本文将在后文中一一介绍。 2.1全文检索的概念和现状 一个站点内容积累在万级以上,站内全文检索就会是用户定位最主要的手段,而关键词检索是用户最熟悉的方法。因此基于数据库的传统WEB应用在全文检索需求还是很大的。

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