基于贝叶斯网络模型的信息检索

被引:9
作者
欧洁
林守勋
机构
[1] 广发证券博士后工作站
[2] 中国科学院计算技术研究所数字化技术研究室 广州
[3] 北京
关键词
贝叶斯网络模型; 信息检索; 关联规则发现;
D O I
10.19304/j.cnki.issn1000-7180.2003.05.023
中图分类号
TP183 [人工神经网络与计算]; TP391.3 [检索机];
学科分类号
081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 081203 ;
摘要
贝叶斯网络模型是解决信息检索领域问题的有效手段,因为它可以表示术语间的条件概率和概念语义,并依此预测用户查询和文档间的相似度。本文对信息检索中的贝叶斯网络模型做了若干改进,加入了一些新特征,并用实验结果证明了通过提高贝叶斯网络模型的质量和调整其中的参数,我们的方法取得了较好的检索效果。
引用
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共 1 条
[1]   贝叶斯学习、贝叶斯网络与数据采掘 [J].
林士敏 ;
田凤占 ;
陆玉昌 .
计算机科学, 2000, (10) :69-72