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WWW上信息检索概述——信息检索原理和技术
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【计算机学位论文范文】WWW上信息检索概述——信息检索原理和技术摘要：计算机处理的数据量不断地呈指数增长，随着数据信息库积累的数据和主题越来越多，怎样快速、有效、经济地检索某个主题的所有信息，就成了一个十分热门的课题。解决这一难题的方法之一是采用智能搜索技术。本文中给出了自然语言处理的结构梗概，以及最终有助于网络用户查找信息的检索技术。
关键词： 信息检索 模型和系统结构 搜索引擎 作用与特点
1 查找信息
信息检索主要研究信息的表示、存储、组织和访问。即根据用户的查询要求，从信息数据库中检索出与之相关的信息资料。信息检索已从手工建立关键字索引，发展到计算机自动索引的全文信息检索、自动信息文摘、自动信息分类，并正朝着自然语言处理的方向发展。在信息检索领域，英语信息检索的发展较为迅速。英语信息检索系统，可以利用向量空间表示检索信息内容，并将自然语言处理应用于信息检索，大大提高了信息查询的准确性。（过程如附图）中文信息检索系统的发展相对较慢，目前已有的中文检索系统绝大部分仍为关键词检索，甚至许多系统还处于“字”索引阶段。不仅效率较低，而且信息检索的精度和准确性很差。究其原因，是因为中文信息检索有自身的特点，比如中文语词之间没有空格，因此在索引前需要进行语词切分。另一方面，与英语相比，汉语句法分析和语义理解更为困难，造成中文信息检索的发展较为缓慢。
2 信息检索模型
信息检索系统的核心是搜索引擎，它需要从纷繁复杂的大量信息中，筛选出符合用户需求的信息。例如，用户希望从信息库中查询有关计算机网络产品销售方面的信息，如果查询出的结果为计算机软件产品方面的信息，则不能满足用户的需求。根据搜索引擎查找相关信息方式的不同，可将信息检索分为：布尔逻辑模型、模糊逻辑模型、向量空间模型以及概率模型等。
布尔型信息检索模型，是最简单的信息检索模型，用户可以根据检索项在文档中的布尔逻辑关系提交查询，搜索引擎根据事先建立的倒排文件结构，确定查询结果。标准布尔逻辑模型为二元逻辑，所搜索的文档
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