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粗集理论在信息检索中的应用研究
被引:1
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
陈超泉
[
1
]
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
严华
[
2
]
机构
:
[1]
桂林理工大学现代教育技术中心
[2]
桂林理工大学信息科学与工程学院
来源
:
情报杂志
|
2011年
/ 30卷
/ 02期
关键词
:
粗集;
信息检索;
不完备;
召回率;
邻接矩阵;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
G354 [情报检索];
学科分类号
:
摘要
:
在对信息检索过程中,文档的属性信息是不确定性或者是不完全的,很难做出决策。基于此,提出将粗集理论应用于信息检索模型中,构造语料库的邻接矩阵,通过对扩展的特征项与文档的上近似集和下近似集的重叠程度的比较,来确定文档与查询的相关性,并通过相关度来对文档进行取舍。通过实验证明,该方法可以提高信息检索的准确率。
引用
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页码:164 / 166+109 +109
页数:4
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