高适应性企业信息查询扩展系统设计与实现

doi:10.3778/j.issn.1002-8331.2011.02.068

计算机工程与应用 ›› 2011, Vol. 47 ›› Issue (2): 227-232.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.02.068

高适应性企业信息查询扩展系统设计与实现

陈忆群^1，2，温子梅¹，曹瑾音³

1.广东第二师范学院，广州 510303
2.中山大学，广州 510275
3.中山大学附属第一医院，广州 510080

收稿日期:2010-08-06 修回日期:2010-10-14 出版日期:2011-01-11 发布日期:2011-01-11
通讯作者: 陈忆群

Design and implementation for high adaptability corporation information query expansion retrieval system

CHEN Yiqun^1，2，WEN Zimei¹，CAO Jinyin³

1.Guangdong University of Education，Guangzhou 510303，China
2.Sun Yat-Sen University，Guangzhou 510275，China
3.The First Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University，Guangzhou 510080，China

Received:2010-08-06 Revised:2010-10-14 Online:2011-01-11 Published:2011-01-11
Contact: CHEN Yiqun

摘要/Abstract

摘要： 高效企业信息检索已成为信息检索领域的重点和难点，讨论了企业信息检索相关技术的发展，设计并实现了一个基于概念的企业信息检索系统，利用查询扩展算法对用户输入的关键词进行语义扩展：利用专业词典查找同义词，通过学习指定文档集合找出关联词，并允许用户自定义关联词进行扩展，从而实现真正意义上的概念搜索。系统设计充分考虑可适应性及平台无关性问题，其层次间独立的结构设计使得系统字典可替换，可用于不同行业不同平台的企业信息查询，特别适合中小型企业的轻型简便应用。

关键词: 查询扩展, 企业信息检索, 信息检索

Abstract: Enterprise information retrieval has become the emphases and difficulty in the field of information retrieval，this paper discusses the trend and development of the core technology for enterprise information retrieval.An enterprise information retrieval system based on notion retrieval is designed and implemented，providing a query expansion algorithm and a self-learning algorithm to search the synonymous from special or user defined dictionary and search the co-appearance items from learning clusters.The system is adaptable and platform-independent.The independent architecture design contribute to the easily replacement of dictionary，which make the system can serve for enterprise in different industry with different platform，especially fit for the small and medium enterprise application.

Key words: query expansion, corporation information retrieval, information retrieval

中图分类号:

TP391

陈忆群^1，2，温子梅¹，曹瑾音³. 高适应性企业信息查询扩展系统设计与实现[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(2): 227-232.

CHEN Yiqun^1，2，WEN Zimei¹，CAO Jinyin³. Design and implementation for high adaptability corporation information query expansion retrieval system[J]. Computer Engineering and Applications, 2011, 47(2): 227-232.

[1]	张瑞芳1，郭克华1，2. 面向个性化站点的用户检索意图建模方法[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(6): 37-43.
[2]	沈夏炯1，2，叶曼曼2，甘甜2，韩道军1，2. 基于概念格的信息检索及其树形可视化[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(3): 95-99.
[3]	贾贺1，艾中良1，2，贾高峰2，刘忠麟1，2，陈伯雄2. 基于Solr的司法大数据检索模型研究与实现[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(20): 249-253.
[4]	孙亭，丁杰. 异构政务信息资源集成检索技术研究[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(2): 103-106.
[5]	王晓博，李晓，马博. 基于频繁词义序列的检索结果聚类算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(1): 13-20.
[6]	欧阳柳波，谭睿哲. 一种基于本体和用户日志的查询扩展方法[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(1): 151-155.
[7]	万福成，李冬晨，何向真，徐涛. 面向信息检索的藏文文本索引策略研究[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(7): 208-211.
[8]	张兰芳，年梅. 教学资源概念查询扩展研究[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(13): 127-132.
[9]	王旭阳，万里. 信息检索中语义相似度算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(10): 124-127.
[10]	黄名选1，陈燕红2. 基于[q→ti]和[q→?tj]挖掘的查询扩展算法[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(9): 98-100.
[11]	王磊，黄广君. 结合概念语义空间的语义扩展技术研究[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(35): 106-109.
[12]	袁津生，程超然. 基于文本聚类搜索引擎的查询扩展算法[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(3): 129-132.
[13]	张杰1，范三霞1，周海燕1，秦裕林1，2. 信息检索中基本水平类概念加工优势的研究[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(22): 209-212.
[14]	于春雷，朱征宇，何杰，董曙佳. 一种个性化查询扩展方法[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(2): 119-123.
[15]	熊忠阳，向海燕，张玉芳. 结合用户日志的局部上下文分析方法[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(12): 74-77.

高适应性企业信息查询扩展系统设计与实现

Design and implementation for high adaptability corporation information query expansion retrieval system

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