论文部分内容阅读
随着网络的快速发展，信息呈指数级增长，国家科技图书文献中心(NSTL)也进入大数据时代。数据量巨大、用户检索水平参差不齐等特点都给信息检索带来了很大的困难性。作为国内最大的公益性的科技文献信息服务平台，为了帮助用户在最快的时间内获取理想的检索结果，NSTL提供智能检索的需求越来越迫切。 为了探讨如何在NSTL中实现智能信息检索，本文主要做了以下几个方面的工作: (1)介绍了智能信息检索的基本理论与方法，包括智能信息检索的定义、发展历程及研究现状。 (2)介绍了智能信息检索系统的发展现状，对已经大规模投入使用的智能信息检索系统进行了实例分析，了解了各大系统在信息检索过程中的智能性。 (3)详细介绍了TRIP系统基于向量空间模型实现的Non-Boolean检索模式。以NSTL中的部分文档作为实验对象，以NSTL底层采用的TRIP系统作为研究平台，进行智能检索实验，着重验证了将TRIP基于向量空间模型实现的Non-Boolean模式应用在NSTL信息检索过程中的可行性。 (4)对TRIP系统的Non-Boolean检索功能进行开发并验证，使该功能可运行在Web页面中，为NSTL实现智能检索提供技术支持，提高广大用户检索的便捷性和高效性。 (5)在对智能信息检索系统的梳理及对实验结果的分析论证的基础上，为提高NSTL服务质量提出有效的建议。