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基于概念图的信息检索查询扩展模型研究与实现的中期报告
本中期报告旨在介绍基于概念图的信息检索查询扩展模型的研究与实现情况。本报告主要涵盖研究背景与动机、研究内容与方法、当前研究成果以及下一步工作计划等方面。
一、研究背景与动机
随着互联网技术的不断发展，信息检索的应用需求和技术水平不断提高。目前，信息检索中存在一个很重要的问题，即用户提交的查询词往往不够准确，无法完整地表达用户的需求，导致检索结果的质量不够理想，影响了用户的搜索体验。因此，如何在查询过程中扩展用户的查询词，准确地表达用户的需求，提高检索结果的相关性，成为了信息检索领域研究的热点问题。
针对上述问题，课题组提出了一种基于概念图的信息检索查询扩展模型。该模型通过构建概念图来分析查询词和文本集合之间的关系，从而实现查询词的扩展和检索结果的提高。本研究旨在探索这种模型的有效性和可行性，并对其进行实现和优化。
二、研究内容与方法
1.概念图的构建
概念图是本模型中的核心概念，它可以描述查询词与文本集合中的各种概念之间的关系。通过对文本集合进行文本预处理、特征提取、文本相似度计算等操作，可以得到文本之间的语义相似度。在此基础上，利用聚类算法来构建文本的概念图，将相似的文本集合聚为一类。
2.查询扩展与排序
用户提交的查询词通常是不完整的，因此需要对其进行扩展。本模型采用基于概念图的查询扩展方法，即找到与查询词相关的概念节点，根据概念节点下的文本集合，扩展查询词。同时，为了提高检索结果的相关性，本模型还采用了利用TF-IDF算法的基于文本相似度的排序方法。
3.实现与优化
为了方便用户使用，本研究开发了一个基于Web的信息检索系统，并对其进行了优化，包括改进查询扩展算法、增加查询结果可视化等操作。
三、当前研究成果
截至目前，研究组已经完成了以下工作：
1.完成了文本预处理、特征提取和文本相似度计算等基本操作。
2.完成了基于概念图的查询扩展和基于文本相似度的排序方法的实现并进行了效果测试。
3.开发了一个基于Web的信息检索系统并实现了包括查询，扩展，排序和显示等功能。
四、下一步工作计划
1.进一步优化查询扩展算法，提高查询词扩展的准确性和实用性。
2.优化排序算法，提高检索结果的相关性和排序效果。
3.改进系统的可视化界面，提高用户使用体验。
4.进行更加全面的效果测试，完善研究成果，并准备撰写论文。