网络信息的检索与挖掘回顾

被引：16

作者：

程学旗

郭嘉丰

靳小龙

机构：

[1] 中国科学院计算技术研究所

来源：

中文信息学报 | 2011年 / 25卷 / 06期

基金：

国家自然科学基金重点项目; 国家高技术研究发展计划(863计划);

关键词：

信息表达; 信息检索; 信息挖掘;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.3 [检索机];

学科分类号：

081203 ; 0835 ;

摘要：

随着互联网的蓬勃发展,海量的网络信息成为了迄今为止最大规模的数据资源。如何利用海量网络信息,为人们提供智能应用,更好的解决人们的信息需求,成为了互联网领域的挑战性问题,也催生了对海量网络信息检索与挖掘的广泛研究。该文从信息表达、信息检索与信息挖掘三个方向入手,结合近年来对网络信息相关领域的研究与实践,对网络信息检索与挖掘的发展变化历程、目前存在的问题以及未来的发展趋势进行总结和分析。

引用

页码：111 / 117

页数：7

共 5 条

[1]

基于改进Pairwise损失函数的排序学习方法[A]. 吴佳金,杨志豪,林原,林鸿飞.第六届全国信息检索学术会议论文集[C]. 2010

[2]

A probabilistic model of information retrieval: development and comparative experiments[J] . K Sparck Jones,S Walker,S.E Robertson.Information Processing and Management . 2000 (6)

[3] EXTENDED BOOLEAN INFORMATION-RETRIEVAL [J].

SALTON, G ;

FOX, EA ;

WU, H .

COMMUNICATIONS OF THE ACM, 1983, 26 (11) :1022-1036

[4]

An unsuper-vised method for general named entity recognition andautomated concept discovery .2 Enrique Alfonseca,Suresh Manandhar. Proceedings of the1st International Conference on General WordNet . 2002

[5]

ListwiseApproach to Learning to Rank-Theory and Algo-rithm .2 Fen Xia,Tie-Yan Liu,Jue Wang,et al. Proceedings of the International Confer-ence on Machine Learning,ICML’’08 . 2008

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