1、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是以統(tǒng)計(jì)學(xué)為基礎(chǔ)，是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的一種方法。本質(zhì)上貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)有向無循環(huán)的圖表模型，直觀地表述了多個(gè)變量之間的依賴關(guān)系。它通過一個(gè)有向無循環(huán)圖來描述各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的因果關(guān)系，通過一個(gè)條件概率分布表來描述各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系密切程度。并且，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可以有效地把先驗(yàn)知識(shí)和現(xiàn)有數(shù)據(jù)結(jié)合起來，使得網(wǎng)絡(luò)的推理結(jié)果更加的合理。特別是在當(dāng)前數(shù)據(jù)較少或者較難獲得的情況下，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的這一優(yōu)點(diǎn)更加明顯。 現(xiàn)在隨著因特網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展，

2、因特網(wǎng)上的信息成幾何級(jí)數(shù)增長(zhǎng)，傳統(tǒng)的信息檢索服務(wù)已不能滿足用戶的檢索需求，因此智能信息檢索成為重要的研究課題。影響一個(gè)檢索系統(tǒng)的性能有很多因素，最關(guān)鍵的還是信息檢索的模型。信息檢索的模型的效率決定了整個(gè)信息檢索效果。 本文從介紹了信息檢索的三類數(shù)學(xué)模型——集合模型、代數(shù)模型和概率模型著手，對(duì)這三類信息檢索模型的檢索效果進(jìn)行了分析。并分析了利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行信息檢索的幾個(gè)優(yōu)勢(shì)：貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法有堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)；貝葉斯網(wǎng)絡(luò)有成熟的概

3、率推理算法和開發(fā)軟件；貝葉斯網(wǎng)絡(luò)更適合于信息檢索模型；貝葉斯網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力。同時(shí)結(jié)合信息檢索本身的特點(diǎn)，本文在推理網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了一個(gè)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型。并對(duì)信息檢索中的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型做了若干改進(jìn)，通過對(duì)貝葉斯模型中的概率進(jìn)行限定，由此簡(jiǎn)化了計(jì)算的工作量。同時(shí)由于用戶在輸入查詢關(guān)鍵詞的時(shí)候，往往由于自身的種種原因，而不夠準(zhǔn)確、細(xì)致，這時(shí)會(huì)嚴(yán)重的影響到信息檢索的結(jié)果。為了解決這個(gè)問題，本文在再次基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的