大数据下人工智能技术在信息检索中的应用探析

【总页数】3页(P173-175)【作者单位】西安工业大学,西安710021【中图分类】TP18;TP311.130引言“大数据时代”的概念已经不断渗透进我们的生活。最早提出“大数据时代”为数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消“大数据”这项概念数年前还不被人们所熟悉，虽然它在等领域应用许久，却是因为近几年来互联网和信业的飞速发展而引起人们的关注，“大数据”对信息检索所产生的影响和意义大的。1大数据下智能信息检索技术大并多样化，而且还在不断增长，以至于人们无法使用常进行管理的数据集合。大数据具有四个大的特点，第一，源广泛，已不仅限于某一种类型的数据，当前包括文本图不断增加；第二，大数据具有很强的时效性与真实性，随着时间不断增加改动；第三，大数据的体量巨大，从TB级别，跃升到PB级别；，由于其较大规模的特点，不能采用陈旧的数据存储分析方式。拟、延伸和扩展智能的理论、方法、技术以及应用系统。机、心理学、哲学等多门学科，应用领域广泛，包括智能统、人工神经网络、自然语言理解、机器学习和模式识别ID3的算法、遗传算法等的智能检索方法求找出信息的过程。狭义的信息检索主要指信息查询，即定的方法根据需要从信息集合中查找所需的查找过程。广按一定的方式整理加工组织并存储起来，再需要的时候进2人工智能技术在信息检索领域中的体现在信息检索中的应用，它主要实现了可以通过用户的信息，并在此过程中根据用户的身份场景需求以及偏好筛选信求并不明确时，系统即使用知识库中的推理机制来推测用可能需求并在多种需求中选择出最适合的需求，实现对信息的存储与检索。滤技术，主要用于两个方面，一是在信息检索过程中对数网络内容的管理，用于防范垃圾邮件、版权保护、病毒防现比较简单缺少灵活性，对匹配到的数据进行直接筛选，在人工智能技术下的智能过滤技术能够识别文档的内容进义的分析并智能化过滤筛选。领域的一个重要研究方向，它研究人类的语言特点，并将实现人与计算机的有效通信。使用复杂的语言规则嵌入在别可疑信息并判断是否为垃圾信息，可以分析句子与全文义。理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、广泛的人工智能技术，在信息检索中起到了重要作用。它行识别，过滤掉不必要的垃圾语言，提取有用语音信息，中先将难以识别的信息单独存储，在经过对语音内容的整析后，重新排列组合并检索。识别与视频检索技术也称机器视觉，主要是使机器通过图像摄取设备摄取目标为图像信号，来得到目标对象的特征、形态等信息。图像都有自己的特征，图像识别技术便以图像最主要的一些特征为基础。生物表明人在识别图像时，视线往往集中在图像的主要特征上，这些特征又往往是或曲度最大的地方，这些地方能够获取的信息最多最重要，而且眼睛的识别路线也有一定规律，它总是在特征上轮转，[2]用计算机和数学的方法进行学习，此为学习阶段，主要提的规律，然后根据得到的分类规律对目标样本集摄取，进和识别，此为实现阶段。检索技术目前主要包括目标检测、目标跟踪、目标识别、行为分析、基于内容频检索和数据融合等五类，在检索过程中分析视频对象，计算它的颜色直方图，并用运动跟踪算法（KLT）对主要数据进行跟踪处理，而这所有的特征点构成了特段中根据特征向量对其进行分类与检索。具体的工作流程阶段、视频片段的聚焦、视频片段的检索、特征提取算法（包括反馈式人工神经网，自适应匹配算法）。3智能技术在信息检索的应用方法字以及分类检索的工具使用效果差强人意，而其根本原因挖掘理解每个概念间的内在联系，对概念的理解只存在于概念的精确表述，它的基本方法是用一组属性来描述每条些属性整合在一起就能够描述信息的元模型、信息的内容义网络来表示，其中网络的一个节点代表一个概念之间的关系，我们可以用以一个关系数据库来管理存放中，有两种搜索方式，分别为盲目搜索和启发式搜索，盲根据，直接进行全内容的检索，而启发式搜索充分应用了求解过程中，依据问题本身的特性以及在搜索过程中不断调整或改变继续搜索的方向，找到一个最适合的方向进行[3]。经元，细胞，触点等组成的网络，用于产生生物的意识，。而现在人工智能一个巨大突破便是研究出了人工神经网息，其主要以生物的神经网络行为特征为例，使用分布式工神经网络有大量的节点以及节点间的关系和权值，通过更有效地处理信息。人工神经网络可以模拟人的形象思维同处理事务，它具有较强的学习能力、容错力和联想力。分为两种：无反馈网络和反馈网络，反馈网络的学习能力在使用浏览器进行查询过程中，系统会持续跟踪用户的兴询过程，不断优化改良搜索方向，向用户提供更优的搜索：“正例”与“反例”，系统预先设置一个阈值来评判，量化，获取它的特征量，再依据所选的相似度函检索结果，接下来用户依照需求评判这些检索结果并标记，”，随后这个评判结果被反馈给系统作用于下一轮的检索，4优化检索质量尚需解决的问题用户因为各自职业、爱好、年龄等所引起的需求不同，各们的问题，但对于计算机系统来说，合理的定位用户的类术业有专攻”，各个领域的专业性严重阻碍了计算机系统专家对本领域有独到的见解，但计算机对专家经验的认知就导致了很难实现对信息检索专家库的建立。，信息检索一般会使用两种基础技术，一种技术是分类技科上、物理上的概念划分成不同的类别，另一种技术则是或数据库进行整体的搜索，但为了精简搜索过程必须先进数据信息成几何增长，这两种技术在应用过程中也出现了类技术由于对信息概念的理解不够深刻，导致分类不够精现遗漏。整体检索技术相对来说更加细致，但其搜索过于字表面，匹配到检索对象时会直接提取出这部分信息，若到的信息也会随之增加，这就使得检索的准确性下降。大息检索时可能并不明确，无法用几个字眼来描述所需，这检索的难度更大了。向。通常，广义的智能代理包括人类，物理世界中的移动而狭义的智能代理则专指信息世界中的软件机器它是代表用户或其他程序，以主动服务的方式完成的一组操作的机动计算实体，服务包括主动适应性和主动代理。总之，智能代理是指收集信息或提供其他相,，并且达到更深层次的智能化。一般智能代理有的自主与协调工作能力。主要表现为智能代理从事行为的可以离开人或代理程序的干预的程度。但代理在其系统中制，当其他代理提出请求时，只有代理自己才能决定是接能性是指代理的推理和学习能力，它描述了智能代理接受完成任务的能力，如理解用户用自然语言表达的对信息资助用户在一定程度上克服信息内容的语言障碍，捕捉用户的用途并为其代劳等。机动性是指智能代理在网络之间的理能从一台计算机运行到另一台计算机上。在很多时候互比较用户之间检索需求的差异，进行深度追踪。所以在必其他代理和人进行交流的能力，并且都可以从事自己的操。另外，智能代理拥有个性化，通过个性化的渲染和个性览信息的过程中，逐步优化检索结果的展现方式，例如有息需要文字叙述，有的可以利用表格展现，有的用图像或视频更加清晰。动的，也就是只有我们在检索时才会运行，智能代理技术庭的信息检索模式，它更像是一个“个人助手”，能满足系统黑盒中跟踪用户的以往搜索，智能地模拟用户需求，，减少用户的查询负担。智能代理系统是应用智能代理技知识学习技术，构建一个智能的推理机制，更好地帮助用处理。以智能搜索代理技术为主，结合搜索引擎“面向主关注个体需求、提高信息与用户需求相关系统，彼此间可行沟通，交换信息，从而使更多相关的信息得以挖掘，以围有限的缺陷。这种模式充分利用了智能搜索代理的流动吸取了搜索引擎的主题相