网络信息监控分析系统的研究与设计

江西师范大学硕士学位论文网络信息监控分析系统的研究与设计姓名：李丽莉申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：周琪云20080501网络信息监控分析系统的研究与设计作者：李丽莉学位授予单位：江西师范大学相似文献(10条)1.期刊论文华薇娜.HUAWei-na网络信息检索策略的设计与实施的探讨——基于网络数据库信息检索各环节的实例分析-图书馆论坛2008,28(6)通过网络获得有效的检索结果,需要有正确的策略或方案.文章强调检索策略在网络信息收集中的重要性,并从信息检索的五个环节以实例分析的方式论述了检索策略对实施成功检索的意叉.2.会议论文张刚.周昭涛.王斌基于主题的分布式信息检索研究2004本文通过以主题的方式构建分布式信息检索的文档集合,将传统的按照出版时间、信息来源构造文档集合的方法作为不限,对比看出基于主题的方法在检索的效果上明显提高,原因是以主题的方式建立文档集合便查询的答案有效的凝聚在少数文档集合中,为文档集合的选择提供了有力的支持.通过和集中式信息检索的方法的比较,可以看出现在的分布式信息检索在检索的效果上和集中式信息检索有一定的差距,具有很大的提升空间.另外本文还对分布式信息检索中涉及的主要问题和采取的方法进行了探讨.3.学位论文张刚分布式WEB信息检索技术研究2007WEB信息的快速增长,给信息检索带来严峻的挑战.一方面大量的信息使得检索系统很难在极短的时间内(通常50毫秒)给大量的用户并发请求返回检索结果.另一方面返回的大量检索结果以列表方式呈现不够合理,用户需要花费较多的时间才能在其中找到自己需要的信息.本文针对上面的两个问题开展了分布式'WEB信息检索技术的研究.通过研究分布式信息检索中的集合划分问题、集合选择问题以及检索结果合并问题,能够在一定程度上解决海量信息检索面临的问题.本文尝试分别从文档空间和查询空间将整个文档集合划分成若干个子集合,检索时经过集合选择,选择那些最相关的子集进行检索,从而减少了需要查询的文档数量,减轻检索时的计算开销,使检索系统可以处理更大规模的文档,响应更多的用户并发请求.在检索结果合并中,通过采用检索结果聚类技术,把检索结果进行合理的聚类,使得用户可以快速的定位到自己需要的信息,检索结果聚类后每个类别都有类别标签,类别标签提示了类别中的文档内容,这些标签可以给用户很多的有价值的信息,也可以作为进一步查询的提示.●在文档集合的划分方面:首先从文档空间和查询空间角度给出了三种文档集合划分方法:基于内容的文档集合划分方法、基于链接的文档集合划分方法和基于查询的文档集合划分方法.其中基于查询空间的文档集合划分是一种全新视角看待文档集合划分问题,基于链接的文档集合划分方法和基于查询空间的文档集合划分算法采用了本文提出的聚类算法LJBCA,在BloomFilter算法的帮助下,LJBCA算法具有极高的计算效率,线性的时间复杂度等极好的效率表现.其次针对文档集合的划分评价问题,本文从集合划分的问题出发,提出了两个文档集合划分评价模型,利用该模型可以求解出在给定查询相关文档集条件下的模型最优解,并给出了一种类哈夫曼编码的快速求解算法.利用两个评价模型对前面的多种文档集合划分方法进行了评价.●在集合选择方面:对集合选择问题与文档检索问题进行了比较,同时将各种检索方法应用于集合选择问题中,通过实验比较发现:通常在文档检索中表现出较好性能的检索模型,在集合选择问题中也有比较好的表现;进一步,对语言模型在集合选择中的平滑进行了实验,实验结果表明平滑技术对模型的影响并没有在文档检索中所表现的那样明显,分析了产生这种现象的原因.●检索结果合并:提出了一种层次化检索结果聚类算法,该算法利用多种特征融合的方法抽取类别标签,并由这些类别标签构成基础类别,通过定义的基础类别相关性构建基础类别关系图,再对基础类别关系图进行划分,提出了一种层次化检索结果聚类算法GBCA.在检索结果聚类的评价方面,首先通过编写的工具构建了自己的中文检索结果评价集合,利用此检索结果评价集合对我们的多特征融合的类别标签抽取算法和层次化检索结果聚类算法分别进行了评价,与著名的STC和最新的Snaket检索结果聚类方法相比较,我们的层次化检索结果聚类方法具有更好的聚类效果.最后我们采用本文提出的检索结果聚类方法构建了一个演示系统.综上所述,通过开展本论文的工作,对于降低海量信息检索的计算开销,改善检索结果的组织与呈现方面具有重要意义.可以使信息检索系统能够为用户提供更快、更好的信息检索服务.4.期刊论文粟慧网络信息四大棘手问题研究近况-情报资料工作1999(6)网络环境下的信息所具备的特征引起了一系列问题,本文对当前网络信息的四大难题--专业信息检索、信息真实性、信息版权保护和数字信息保存的研究状况作了描述.5.期刊论文孔德超网络信息检索效率要素及改善-山东图书馆季刊2004(3)分析影响网络信息检索效率的因素,探讨提高检索效率的有效途径.6.期刊论文黄珍.HuangZhen浅析网络环境下的信息检索-情报探索2010(8)阐述网络给信息检索带来的挑战,并从信息检索研究、对信息用户的要求两个方面,对网络环境下的信息检索展开讨论.7.期刊论文焦玉英从文献检索到信息检索--网络环境下检索课教学内容与方法的调整-中国图书馆学报2000,26(4)从文献检索到信息检索最大的变化:一是由文献单元向信息单元为基础的组织方式的改变;二是由手工分类、主题标引、著者标引经过机器的主题词、自由词抽取、标引发展到全文标引乃至超文本检索.网络技术、超媒体技术和智能技术等是促其变化的关键.作为一门学科的教学必须创建以CAI课件为主导的实践教学方法和建立信息检索课程的基本框架体系.参考文献4.8.期刊论文许家梁.XuJialiang着眼于信息代表性和覆盖面的成组信息检索模型-情报学报2005,24(2)社会上广泛存在的着眼于信息代表性和覆盖面的信息需求,向现有的检索查全率、查准率、信息相关性排序等概念,向建立在这些概念之上的以单条信息作为检索结果基本提交单位的检索方法及其排序方法提出了挑战.为满足这一类信息需求,本文提出了成组信息检索概念及其模型,并提出了用于多维向量在多目标综合要求下进行成组动态优选的变动式字典排序规则.该模型可用于开发战略形势分析信息精选系统、发展动态分析信息精选系统、综述背景信息精选系统等从网络海量信息中精选信息的检索系统.9.学位论文王家琴Web信息检索中的概念相似度研究2006在信息检索领域中，概念相似度的计算大多都是基于概念的表面进行比较，参与比较的只有外在的表现形式，缺乏内在的涵义，这使得概念相似度精度的提高成为一个瓶颈。而语义Web中的本体能够描述信息的涵义，就为解决上述瓶颈提供了新的技术思路。因而本文就围绕着基于本体如何提高概念相似度精度的问题展开，并对现有的底层概念相似度、上层概念相似度的计算方法中存在的问题进行了改进。本文针对现有概念相似度方法大多局限于概念某一层面信息，不能完全反映概念相似程度的不足，在对概念的字面、语义、语用相似度计算方法改进的基础上，提出了综合多层面信息的计算方法，并利用此方法计算了本体底层概念相似度，通过与人类主观判断结果比较，验证了该算法能有效地提高底层概念相似度精度。根据本体底层概念不同于上层概念、底层概念相对上层概念涵义清晰的特性，本文在分析了其它计算上层概念相似度方法的不足之后，引入概念层次深度差和实例个数差两个系数，提出了基于底层概念自底向上计算上层概念相似度的方法，结果与经典的联合概率统计方法的计算结果进行比较，表明了该算法不仅能提高上层概念相似度精度，而且能够较精确地计算出本体间的相似度。最后，基于本文算法，提出了一个基于本体的信息检索原型，并对原型中各模块进行了功能描述。10.会议论文许家梁着眼于信息代表性和覆盖面的成组信息检索模型2004社会上广泛存在的着眼于信息代表性和覆盖面的信息需求,向现阶段的检索查全率、查准率、信息相关性排序等概念,向建立在这些概念之上的以单条信息作为检索结果基本提交单位的检索方法及其排序方法提出了挑战.为满足这一类信息需求,本文提出了成组信息检索概念及其模型,并提出了用户多维向量在多目标综合要求下进行成组动态优选的变动子字典排序规则.该模型可用于开发战略形势分析信息精选系统、发展动态分析信息精选系统、综述背景信息精选系统等从网络海量信息中精选信息的检索系统.本文链接：授权使用：中国传媒大学(中国传媒大学)，授权号：45b6df53-bc23-41c1-89bb-9e710101ff25下载时间：2011年1月20日