导读:本文包含了排序结果论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:代数式,犹豫,模糊,表达式,线性,模式,数学。
排序结果论文文献综述
王海彬[1]（2019）在《数学表达式检索结果文档排序研究》一文中研究指出数学表达式是多种文献,特别是科技文献的重要组成部分。随着数字化文档资源的与日俱增,通过检索数学表达式获取所需要的文档成为目前亟待解决的问题。而对数学表达式检索所获取结果文档的排序,是提高数学表达式检索系统性能、实现检索结果文档有序输出从而更好满足用户需求的前提。针对数学表达式结构复杂、语法和语义变换丰富以及文档属性的多样性给数学表达式检索结果文档排序带来的困难,提出基于犹豫模糊集的数学表达式检索结果文档排序方法,利用犹豫模糊集在处理多属性、多隶属度决策问题上的优势,对数学表达式检索系统得到的结果文档进行排序。首先,对数学表达式和文档中影响检索结果排序的属性及指标进行分析、归纳和提取,建立评价指标集合;然后,对评价属性和指标进行分析,构建相应的隶属度函数;最后,通过计算犹豫模糊距离得到检索结果文档和数学查询表达式的犹豫模糊相似度,最终实现数学表达式检索系统结果文档的排序。对包含345027个数学表达式的19964篇文档进行了实验分析,并对基于犹豫模糊集的检索结果文档排序方法与现有排序方法进行了对比分析,表明了本文方法的有效性。(本文来源于《河北大学》期刊2019-06-01）
王海彬,田学东,张凯歌,崔晓娟,史青宣[2]（2019）在《一种数学检索结果排序中的多隶属度评价方法》一文中研究指出针对现有数学检索排序方法所存在的排序属性单一问题,提出一种基于犹豫模糊距离的科技文档多属性综合排序方法。归纳科技文档的评价特征,确立了包括数学表达式几何属性、文档重要性属性和全局属性的叁元组;建立以数学查询表达式为标准的科技文档犹豫模糊集,定义了各指标对应的犹豫模糊隶属度函数;利用犹豫模糊集在多属性决策方面的优势,采用文档相似度评价方法对检索结果进行排序。不同领域包含345 027个数学表达式的19 964篇科技文档的排序对比实势表明,此方法比科技文档单一属性排序方法的合理性有一定的提高。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2019年08期）
张斌,李亚婷[3]（2018）在《学科合作网络链路预测结果的排序鲁棒性》一文中研究指出在学科合作网络研究中,会根据不同目的采取不同抽取网络的方案,由此带来实验网络结构的改变,会影响到链路预测结果的排序鲁棒性。从CSSCI数据库中选取图书馆情报文献学期刊论文,构建合作网络,根据不同网络抽取方案,构建网络结构扰动的实验环境,通过比较在网络结构发生扰动时,不同预测指标的预测结果和排序情况以及在相同规模下的重迭情况来判断排序鲁棒性的好坏。研究发现,网络结构的扰动对于Katz指标的预测结果影响最小,对Rooted PageRank指标的预测结果影响最大。通过比较在网络结构发生扰动时,不同预测指标的预测效果。研究发现,AA、Katz和SimRank在预测效果方面显得较为稳定,它们受到网络结构扰动的影响相对较小。(本文来源于《信息资源管理学报》期刊2018年04期）
倪华[4]（2018）在《用户专利检索的眼动和脑电行为特征及其在优化结果排序中的应用研究》一文中研究指出随着数字化进程不断发展,信息数量呈几何级数增长,导致用户对同一个问题的检索结果不断增加。用户获得的大量冗余检索结果降低了检索的精确率,如何提高检索结果排序的合理性成为本领域研究的关键问题。本研究以用户专利检索为例,通过开展用户测前和测后问卷、半结构访谈、眼动行为和脑电行为实验等多种方法,挖掘用户兴趣,并依据用户兴趣对检索结果进行优化排序,从而提高了用户对检索结果排序的满意度。本研究主要包括以下四个方面的内容。(1)国内外信息行为研究及检索结果优化研究现状分析。利用文献调研法,梳理国内外信息行为现有研究,揭示领域研究前沿,并进一步论证了通过实验方法研究用户信息行为已具有较好的研究基础和理论依据。检索结果排序优化主要是依据对用户数据的挖掘,通过对文献的可视化分析,对比学科间检索结果优化的研究角度差异,为专利检索结果优化提供启示。(2)用户专利检索的眼动和点击行为特征及兴趣度计算研究。结合实验和问卷访谈方法,利用Tobii T60XL眼动仪对24名被测者阅读检索结果过程进行记录与分析。通过兴趣度指标选取和用户行为数据分析,研究检索结果兴趣度表示的一般方法,为检索排序优化提供依据。(3)用户专利检索的脑电行为特征研究及在兴趣度计算中的应用研究。探索和验证了脑电行为特征与用户对检索结果兴趣度的关联。通过假设-验证的实验范式,提出用户对检索结果兴趣程度与脑电成分的关联,通过EGI脑电记录设备,对24名被测者进行实验,验证了脑电行为数据运用于用户兴趣度计算的可行性,并对实验结果展开讨论,得到脑电数据用于兴趣度表示的方法。(4)专利检索结果排序优化的实证研究。通过对专利文献的特征分析,构造出利用专利文献特征的检索结果排序优化方法。将专利文献的国际专利分类号IPC与用户既有数据进行比较,结合实验采集的用户行为动态特征数据,对专利检索结果进行排序优化。通过对24名被测者的实证分析,23.7%的检索结果至少提前一个页面呈现给用户,提高了用户检索效率,通过问卷调查得到的主观数据也印证了优化效果。(本文来源于《江苏大学》期刊2018-06-08）
姚寒冰,邢娜娜,周俊伟,李勇华[5]（2018）在《支持结果排序的安全密文检索方法研究》一文中研究指出越来越多的企业和个人用户将数据部署到低成本、高质量的云存储中。为了保护敏感数据,用户在部署前会对其进行加密处理,但海量的加密数据给检索工作带来很大挑战。文中将传统的倒排索引结构改造成密文倒排索引,并在密文倒排索引上构建计数布隆过滤器,进而提出了基于计数布隆过滤器的密文安全索引(SICBF),其在保证隐私安全的前提下实现了对密文的快速检索。为减少SICBF索引中的数据冗余,设计了计数布隆过滤器的剪枝算法。为保护密文倒排索引中相关分的隐私安全,采用一对多保序加密机制(OPME)对相关分进行加密,并在密文相关分上对检索结果直接进行排序,将最相关检索结果top-k返回给授权用户。安全分析表明,不同于原始数据分布,OPME算法加密后的相关分分布隐藏了数据的峰值,能防止针对相关分的统计攻击。实验结果表明,SICBF的检索效率高,计算量小,适用于海量加密数据文件的快速安全检索。(本文来源于《计算机科学》期刊2018年05期）
彭华[6]（2018）在《结果多样化排序的可验证密文检索方法研究》一文中研究指出在信息化的今天,每时每刻都会产生大量的数据,云存储由于其存储量大、便利、低服务费等特征逐渐成为主流。个人用户以及企业纷纷把数据存储到云服务器。但是云服务器是半可信的,并不能保证存储数据的安全。由于云存储的安全需求不断的增加,敏感数据在上传到云服务器前需进行加密处理。然而这样会导致数据的管理困难,传统的明文检索方法无法应用。密文检索是一种可以应用于加密数据上的检索方法。但是,现有的密文检索方法忽略了检索结果的多样化,导致了大量的数据冗余。从而使得检索用户耗费大量的时间过滤不必要的文档。另外,云服务器可能因为被攻击或者节省消耗而返回错误以及不完整的结果。因此,需要提供用户验证这一功能来确保结果的正确性以及完整性。本论文主要针对密文检索中检索结果多样化排序以及结果可验证进行研究,主要的工作包含以下几点:1)针对检索结果冗余问题,本文提出了一种基于密文的结果多样化排序方法。此方法利用布隆过滤器创建索引,并且使用多样化算法对文档数据进行排序,有效的解决了对密文数据的多样化排序检索问题,对用户更加友好。2)用户在向云服务器检索数据时,云服务器可能会由于被攻击等原因返回错误的结果,因此,本文在多样化密文检索的基础上设计了结果可验证机制。用户可以验证返回结果是否包含关键词、是否完整、是否被篡改以及是否排序。如果验证不通过用户可以拒绝接受。3)根据基于密文检索的结果多样化排序方法,本文设计并且实现了一个多样化密文检索系统。该系统的主要功能是文档的加解密、索引建立、检索陷门的建立和多样化检索。最后,在真实的数据集下,本论文对整个论文研究的课题,即基于结果多样化排序的可验证密文检索方法进行了模拟实验,并且,对实验结果进行了分析,包括安全性分析和各种性能分析。(本文来源于《湖南大学》期刊2018-05-15）
孙梦颖[7]（2018）在《线性代数式检索结果相似度排序研究》一文中研究指出线性代数是现代数学的重要组成部分,它被广泛地应用于自然科学和社会科学中。随着线性代数研究的不断深入,以线性代数式为线索的数学公式检索需求量不断增加,现有的检索技术和搜索引擎理论与方法面临挑战。较普通数学公式而言,线性代数式的结构更为复杂,语法、语义更加丰富,实现其检索并将结果合理排序更加困难。针对此问题,本文对线性代数式检索模型中的检索结果排序问题展开研究。首先,通过对线性代数式特点的分析,在定义线性代数式查询模式的基础上,归纳总结了线性代数式的结构、符号、语法、语义等方面特征。其次,利用犹豫模糊集相关知识,从整体和局部两个角度出发,定义线性代数式的犹豫模糊相似度评价属性及其相应的隶属度函数,建立线性代数式的相似度函数。最后,将线性代数式之间的相似度计算转变成对应犹豫模糊集间的相似度计算,实现基于相似度的线性代数式检索结果的排序。通过对6352条公式的实验,证明了该方法能够实现线性代数式检索系统结果数据的有序输出。(本文来源于《河北大学》期刊2018-05-01）
孙梦颖,田学东[8]（2018）在《线性代数式检索结果的相似度排序方法》一文中研究指出较普通数学公式而言,线性代数式结构复杂,语法、语义丰富,对其进行检索较困难。为此,对线性代数式检索进行分析,按照用户需求归纳其匹配模式,针对该匹配模式利用犹豫模糊集和线性代数式结构、符号、语法、语义等方面特征,从整体和局部两方面定义犹豫模糊隶属度,并建立线性代数式的相似度函数,从而进行基于犹豫模糊相似度的线性代数式检索结果排序。在6 352个公式上的实验结果表明,该方法能够实现线性代数式检索系统结果数据的有序输出。(本文来源于《计算机工程》期刊2018年04期）
王丽娟[9]（2017）在《面向匹配结果不可排序的Top-k查询算法研究与实现》一文中研究指出随着互联网技术发展,同构发布/订阅系统的应用也越来越广泛。怎么能快速高效的为用户推荐k个最优的候选环匹配是同构对称发布/订阅系统中研究的关键问题之一。就匹配结果不能通过调用打分函数打分的问题,文章提出基于k-支配Skyline查询的面向匹配结果不可排序的Top-k查询算法。先扩展了同构对称发布/订阅的模型;再对算法得基本思想及基本操作做详细的描述。通过实验表明文章提出的算法查全率和查准率都在94%以上。(本文来源于《电脑与信息技术》期刊2017年05期）
周栋,赵文玉,伍璇,刘建勋[10]（2017）在《个性化跨语言信息检索中结果重排序研究》一文中研究指出目前,Web的不断发展使得针对其内容搜索的精确度有所降低,尤其在不同的语言中进行搜索时,情况变得愈发复杂。跨语言信息检索提供了一种跨越语言障碍、获取信息的有效方法。以往的跨语言信息检索研究大多采取以检索系统为中心的研究方法,并未考虑到用户在翻译和检索过程中发挥的作用。结果重排序技术已经广泛应用于单语个性化信息检索,但是在个性化跨语言信息检索中还较少有相关研究。通过结果重排序技术来研究个性化跨语言信息检索,提出了两种个性化跨语言结果重排序方法。一种基于隐含语义,而另外一种则基于外部语义进行,将首轮搜索结果根据用户的偏好进一步进行处理和优化,使用户感兴趣的内容置于搜索结果列表的前列。在真实用户搜索日志数据上的实验结果表明,结果重排序能够有效提高个性化跨语言信息检索的搜索准确率。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2017年10期）
排序结果论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对现有数学检索排序方法所存在的排序属性单一问题,提出一种基于犹豫模糊距离的科技文档多属性综合排序方法。归纳科技文档的评价特征,确立了包括数学表达式几何属性、文档重要性属性和全局属性的叁元组;建立以数学查询表达式为标准的科技文档犹豫模糊集,定义了各指标对应的犹豫模糊隶属度函数;利用犹豫模糊集在多属性决策方面的优势,采用文档相似度评价方法对检索结果进行排序。不同领域包含345 027个数学表达式的19 964篇科技文档的排序对比实势表明,此方法比科技文档单一属性排序方法的合理性有一定的提高。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
排序结果论文参考文献
[1].王海彬.数学表达式检索结果文档排序研究[D].河北大学.2019
[2].王海彬,田学东,张凯歌,崔晓娟,史青宣.一种数学检索结果排序中的多隶属度评价方法[J].科学技术与工程.2019
[3].张斌,李亚婷.学科合作网络链路预测结果的排序鲁棒性[J].信息资源管理学报.2018
[4].倪华.用户专利检索的眼动和脑电行为特征及其在优化结果排序中的应用研究[D].江苏大学.2018
[5].姚寒冰,邢娜娜,周俊伟,李勇华.支持结果排序的安全密文检索方法研究[J].计算机科学.2018
[6].彭华.结果多样化排序的可验证密文检索方法研究[D].湖南大学.2018
[7].孙梦颖.线性代数式检索结果相似度排序研究[D].河北大学.2018
[8].孙梦颖,田学东.线性代数式检索结果的相似度排序方法[J].计算机工程.2018
[9].王丽娟.面向匹配结果不可排序的Top-k查询算法研究与实现[J].电脑与信息技术.2017
[10].周栋,赵文玉,伍璇,刘建勋.个性化跨语言信息检索中结果重排序研究[J].计算机工程与科学.2017
论文知识图
