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第1章　信息检索模型与算法1

1.1　布尔检索模型1

1.1.1 布尔模型的基本原理1

1.1.2　布尔模型的分析3

1.2　向量空间模型3

1.2.1 向量空间模型的基本原理4

1.2.2　向量空间模型的分析7

1.3　扩展布尔模型7

1.3.1　扩展布尔模型的基本原理8

1.3.2　扩展布尔模型的分析11

1.4　概率论检索模型11

1.4.1　经典概率模型12

1.4.2　基于Bayesian网络的检索模型14

1.5　模糊集合检索模型19

1.5.1　标引词关联矩阵19

1.5.2　文档的隶属度19

1.5.3　用户提问及表示20

1.5.4　模糊检索模型的分析20

1.6 Web信息检索算法21

1.6.1 PageRank算法21

1.6.2 HITS算法22

1.6.3　两种算法的分析24

第2章　信息融合原理与方法27

2.1　信息融合的基本含义27

2.1.1　信息融合的概念27

2.1.2　信息融合的3层含义28

2.2　信息融合的原理与功能30

2.2.1　信息融合的基本原理30

2.2.2　信息融合的目的31

2.2.3　信息融合的基本功能31

2.3　信息融合的信息论基础32

2.3.1　信息的基本性质32

2.3.2　基于信息特性的信息融合33

2.3.3　信息融合的熵理论34

2.4　信息融合的层次结构37

2.4.1　数据层融合37

2.4.2　特征层融合39

2.4.3　决策层融合40

2.4.4 3种层次结构的分析41

2.5　信息融合的方法43

2.5.1 基于贝叶斯估计的信息融合方法43

2.5.2 D-S证据理论与信息融合46

2.5.3　其他信息融合方法50

第3章　信息检索中的信息融合模式53

3.1　单数据集融合53

3.1.1　描述融合54

3.1.2　查询融合54

3.1.3　方法融合57

3.1.4　有效融合的条件62

3.1.5　单数据集中融合的特点64

3.2　多数据集融合65

3.2.1 多数据集融合的特点65

3.2.2　数据集选择66

3.2.3　结果集融合68

3.3 Web融合70

3.3.1 多种模式融合70

3.3.2　基于元搜索的融合73

第4章　检索查询的融合策略79

4.1　检索相关反馈80

4.1.1　相关反馈技术80

4.1.2　相关反馈算法81

4.2　基于相关反馈的查询融合策略86

4.2.1　查询融合算法86

4.2.2　前k篇文献选取策略87

4.3　查询融合的理论基础90

4.3.1　“和余弦”命题90

4.3.2　“两人智慧胜一人”假设93

第5章　多Agent检索中的融合99

5.1 Agent技术99

5.1.1 Agent的概念与特征99

5.1.2 Agent的产生与应用102

5.1.3 Agent的结构与技术106

5.2　单Agent的体系结构108

5.2.1　慎思型Agent109

5.2.2　反应型Agent110

5.2.3　混合型Agent112

5.3　多Agent系统112

5.3.1 多Agent系统的概念与特点112

5.3.2　多Agent系统类型114

5.4　多Agent检索中的信息融合118

5.4.1 Agent的决策与融合118

5.4.2　多Agent融合模型119

5.4.3　融合的团队共识120

5.4.4　案例说明123

第6章　分布式检索中数据集选择的融合127

6.1　数据集选择方法127

6.1.1 元搜索引擎与数据集选择127

6.1.2　常用的数据集选择方法128

6.1.3　数据集选择方法的比较132

6.2 3种典型的数据集选择方法134

6.2.1 gGlOSS方法134

6.2.2 CORI方法136

6.2.3 CVV方法138

6.3　基于相关性与独特性融合的数据集选择140

6.3.1　相关性的概念及特点140

6.3.2　搜索引擎的独特性143

6.3.3　相关性与独特性的线性融合146

第7章　检索结果的排序融合149

7.1　排序融合基础149

7.1.1　排序的概念149

7.1.2　排序融合方法的特点150

7.1.3　排序融合中的投票模型151

7.2　基于位置的排序融合方法151

7.2.1　倒数方法151

7.2.2 Borda记数方法152

7.2.3 民主融合方法153

7.3　基于比较的排序融合方法157

7.3.1 Condorcet方法157

7.3.2　马尔科夫链排序融合方法163

7.4　不相交排序列表的融合166

7.4.1　现有方法的局限166

7.4.2　基于相关度系数的排序融合167

第8章 自动标引中的信息融合171

8.1　句法分析标引法171

8.1.1 基于深层结构的标引法171

8.1.2 COPSY标引法175

8.2　语义分析标引法177

8.2.1　相信函数模型177

8.2.2　语义向量空间模型181

8.3　基于概念的标引方法184

8.3.1 FASIT标引法184

8.3.2　基于概念层次树的标引方法186

8.4　基于融合的概念标引190

8.4.1 概念融合标引概述190

8.4.2 基于概念的指标190

8.4.3　概念指标的融合算法193

第9章　基于内容的信息检索与融合195

9.1　基于内容检索技术的特点195

9.2　图像信息检索与融合196

9.2.1　颜色检索196

9.2.2　形状检索198

9.2.3　纹理检索198

9.2.4　基于特征融合的图像检索199

9.3　视频信息检索与融合205

9.3.1　视频信息特征提取205

9.3.2　视频信息的检索方式207

9.3.3 多种检索方式的融合208

9.3.4　视频检索融合方法210

9.4　音频信息检索与融合213

9.4.1　语音检索214

9.4.2　音乐检索215

9.4.3　基于短时特征融合的音乐检索217

参考文献221