计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2007年
21期
177-179,241
,共4页
论文检索%层次聚类%概念树%相似性检索
論文檢索%層次聚類%概唸樹%相似性檢索
논문검색%층차취류%개념수%상사성검색
Web上越来越多的论文给我们提出了一个新的课题:如何检索满足需求的论文.传统的基于查询项匹配检索方法往往无法准确地检索出满足用户需求的论文.这里给出了一种基于概念的论文相似性检索方法,有效地改进了传统的论文检索方法.介绍了一种对论文关键词进行层次聚类的算法,首先把论文关键词聚类为概念,从而生成一个概念树,然后用概念向量表示论文,每篇论文对应一个概念子树.在相似性检索时,采用改进的余弦相似性方法,根据概念向量计算论文的相似性,把与给定论文最相似的论文返回给用户.用这种算法,能很好地对论文进行基于概念的相似性检索.算法克服了基于查询项匹配检索的缺点,实验证明其有较高的查全率和查准率.
Web上越來越多的論文給我們提齣瞭一箇新的課題:如何檢索滿足需求的論文.傳統的基于查詢項匹配檢索方法往往無法準確地檢索齣滿足用戶需求的論文.這裏給齣瞭一種基于概唸的論文相似性檢索方法,有效地改進瞭傳統的論文檢索方法.介紹瞭一種對論文關鍵詞進行層次聚類的算法,首先把論文關鍵詞聚類為概唸,從而生成一箇概唸樹,然後用概唸嚮量錶示論文,每篇論文對應一箇概唸子樹.在相似性檢索時,採用改進的餘絃相似性方法,根據概唸嚮量計算論文的相似性,把與給定論文最相似的論文返迴給用戶.用這種算法,能很好地對論文進行基于概唸的相似性檢索.算法剋服瞭基于查詢項匹配檢索的缺點,實驗證明其有較高的查全率和查準率.
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