信息获取中的两类不确定问题研究

摘要

本文以国家档案局科技攻关基金支持的“集成网络环境下电子文件归档系统的开发和应用研究” 项目为背景，在研究电子档案信息获取性能和效率问题时引出了对不确定问题研究和讨论。针对信息获取中语义不确定性，研究和讨论M.Ehrig和A.Maedche提出的本体相关度计算策略及相应的文档评价方法提出三种相关策略应用于信息获取中的查全率、查准率和P-R评价问题，并进行理论分析比较。作者以ABCN为基础，在特定用户兴趣空间上构建ABCN_UP网络，以表达特定用户兴趣空间中概念与概念，概念与文档概念之间的关联关系。ABCN_UP网络构建有助于减小互信息计算的搜索空间，可以更好地满足特定查询者主观对信息的需求。作者从用户访问行为知识的有效表达角度，依据特定用户访问兴趣空间提出并构建Profile案例知识表达模型，同时给出Profile案例知识表达模型的检索方法。作者在Lafferty等人提出的生成查询模型和文档模型基础上，结合赫尔姆霍茨机器学习理论提出通用生成查询模型和文档模型的构造方法及相应的形式化描述。提出并构造风险表达认知模型，并对模型中风险函数 的可计算问题进行分析和讨论。

目录

文摘

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1 绪 论

2 明确查询概念条件下的本体表达模型

3 明确查询概念条件下的BCN表达模型

4 基于访问行为的Profile案例表达模型

5 两类不确定性的风险表达模型

6 不确定查询目标下的BDI交互模型

7 总结与展望

致 谢

参考文献

附录1 作者在博士阶段发表的论文

附录2 在攻读博士学位期间参与的相关科研项目