新型信息检索模型发展研究

• 作者: 胡兆芹
• 来源期刊: 情报探索
• 学科: 社会科学
• 关键词: 检索模型 信念网络 粗糙集 遗传算法
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 检索与查新
• 页码范围: 81-84
• 页数: 4页
• 分类号: G252.7
• 字数: 5520字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-8095.2013.04.023

摘要

介绍了3个新型信息检索模型——信念网络模型、粗糙集理论检索模型和遗传算法检索模型.认为信念网络模型以概率推理为基础,推理结果说服力强,并采用图形化网络结构直观地表达变量的联合概率分布及其条件独立性,能大量节约概率推理计算；粗糙集理论检索模型通过不可分辨关系确定问题的近似域,对问题不确定性的描述和处理具有客观性;遗传算法检索模型模仿自然界中生物的遗传和进化机理,可以方便地应用遗传操作算子,具有独特的优越性.这3种检索模型由于理论独特、方法新颖和效果良好,已经得到了一定的应用,逐渐成为研究热点.