基于模糊集的信息检索方法  

An Information Retrieval Scheme Based on Fuzzy Set

作　　者：汪小珍[1,2] 李龙澍[1,2] 

机构地区：[1]安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽合肥230039 [2]安徽大学计算机科学与技术学院,安徽合肥230039

出　　处：《计算机技术与发展》2010年第2期37-39,43,共4页Computer Technology and Development

基　　金：国家自然科学基金项目(60273043);安徽省高校拔尖人才基金项目(05025102);安徽省自然科学基金项目(050420204);安徽省教育厅自然科学研究基金项目(2006KJ098B)

摘　　要：模糊集理论是一种处理含糊和不确定性问题的数据分析方法,以其为理论基础的数据处理技术得到深刻关注和不断发展。信息检索致力于寻求准确、高效、智能的信息组织与存取方法,成为当今智能信息处理领域的重要研究内容。文档的信息检索过程实际上涉及文档集的表示、用户查询的表示、相似性匹配及其排序三部分,文中利用了模糊集理论中的模糊集合间中的包含关系——包含度定理,利用其中的"包含"关系体现了文档集和用户查询之间的匹配,给出一种信息检索方法,并用其包含度实现检索结果文档集的排序。Fuzzy set theory is a kind of data analysis method to deal with vagueness and uncertainty. A rapid growth of interest can be lately seen in fuzzy set theory and its applications. Taking up with organizing and accessing information resources precisely, effectively and intelligently,information retrieval has been becoming current research hotspot of intelligent information processing. The information retrieval process includes three parts：How to express the documents,How to express the queries,How to make the docurments and queries match for the purpose of retrieval and rank the resul. In this paper,a new information retrieval scheme is designed using fuzzy set knowledge-- theorem of include degree ,use it to make the documents and queries match,also use the include degree to rank the documents which retrieved.

关 键 词：信息检索 模糊集 包含度 

分 类 号：TP391.3[自动化与计算机技术—计算机应用技术]