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收录ISTP的信息检索方法
文章来源:邓编辑 时间:2015-03-19

        目前,信息收录ISTP领域广泛使用3种经典的信息收录ISTP模型,即布尔模型、向量空间模型和概率模型[1-4]。布尔模型使用布尔逻辑提问方式表达用户需求,该方式具有结构简单、层次清晰、灵活性好、与人们的思维方式相近等优点。向量空间模型和概率模型都是把收录ISTP问题归结为一种数值的比较,二者的用户查询是以一组词及其权值结合而成,最后的收录ISTP结果都代表收录ISTP文档对用户满意度的一系列数据,用户可设阈值来控制。这两种收录ISTP模型有利于用户用非结构化的形式表达其查询需求。

        利于对模糊需求的表达,用户可按照自己的需求对收录ISTP词加权并设定阈值,具有对检中文档数量和质量的控制能力。上述3种信息收录ISTP模型都存在一个共同的缺陷,即不区分收录ISTP词的重要性程度,也就是忽视了收录ISTP词出现于文档结构的不同部分对收录ISTP结果的不同影响。文献[5-6]明确提出了将文档结构因素引入信息收录ISTP过程的思想,但是没有给出有效的方法来解决不同文档结构对信息收录ISTP结果排序的贡献率问题。笔者在前述工作的基础上提出了一套完整的将文档结构应用于信息收录ISTP的方法。该方法强调各种收录ISTP模型的综合应用,使用先过滤,后排序的收录ISTP策略;

                   
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                   会议网址:http://www.eigood.com 随机推荐文章:ISTP收录会议下检索语言的发展趋势

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