基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的信息檢索研究.pdf

1、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是以統(tǒng)計學(xué)為基礎(chǔ)，是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的一種方法。本質(zhì)上貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一個有向無循環(huán)的圖表模型，直觀地表述了多個變量之間的依賴關(guān)系。它通過一個有向無循環(huán)圖來描述各個節(jié)點之間的因果關(guān)系，通過一個條件概率分布表來描述各個節(jié)點之間的關(guān)系密切程度。并且，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可以有效地把先驗知識和現(xiàn)有數(shù)據(jù)結(jié)合起來，使得網(wǎng)絡(luò)的推理結(jié)果更加的合理。特別是在當(dāng)前數(shù)據(jù)較少或者較難獲得的情況下，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的這一優(yōu)點更加明顯。 現(xiàn)在隨著因特網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展，

2、因特網(wǎng)上的信息成幾何級數(shù)增長，傳統(tǒng)的信息檢索服務(wù)已不能滿足用戶的檢索需求，因此智能信息檢索成為重要的研究課題。影響一個檢索系統(tǒng)的性能有很多因素，最關(guān)鍵的還是信息檢索的模型。信息檢索的模型的效率決定了整個信息檢索效果。 本文從介紹了信息檢索的三類數(shù)學(xué)模型——集合模型、代數(shù)模型和概率模型著手，對這三類信息檢索模型的檢索效果進行了分析。并分析了利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)來進行信息檢索的幾個優(yōu)勢：貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法有堅實的理論基礎(chǔ)；貝葉斯網(wǎng)絡(luò)有成熟的概

3、率推理算法和開發(fā)軟件；貝葉斯網(wǎng)絡(luò)更適合于信息檢索模型；貝葉斯網(wǎng)絡(luò)具有很強的學(xué)習(xí)能力。同時結(jié)合信息檢索本身的特點，本文在推理網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上設(shè)計了一個貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型。并對信息檢索中的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型做了若干改進，通過對貝葉斯模型中的概率進行限定，由此簡化了計算的工作量。同時由于用戶在輸入查詢關(guān)鍵詞的時候，往往由于自身的種種原因，而不夠準(zhǔn)確、細(xì)致，這時會嚴(yán)重的影響到信息檢索的結(jié)果。為了解決這個問題，本文在再次基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的