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潜在语义分析的供求信息自动匹配算法
被引量:
2
1
作者
冯月进
张凤斌
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第3期126-130,共5页
将潜在语义分析应用于电子商务系统的供求信息匹配中,解决了传统模型中同义和多义现象对匹配精度有很大负面影响的问题;同时通过引入信息熵,改进了潜在语义分析的权重计算,提出了基于潜在语义分析的、结合了规则提取和相关反馈的供求信...
将潜在语义分析应用于电子商务系统的供求信息匹配中,解决了传统模型中同义和多义现象对匹配精度有很大负面影响的问题;同时通过引入信息熵,改进了潜在语义分析的权重计算,提出了基于潜在语义分析的、结合了规则提取和相关反馈的供求信息自动匹配算法,并给出了配套的供求信息规则库的设计方法.实验结果显示,该算法具有很好的匹配精度,性能明显优于基于空间向量模型的供求信息匹配方法.
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关键词
潜在语义分析
信息
熵
语义
供求信息匹配
向量空间模型
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职称材料
题名
潜在语义分析的供求信息自动匹配算法
被引量:
2
1
作者
冯月进
张凤斌
机构
哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第3期126-130,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60671049)
文摘
将潜在语义分析应用于电子商务系统的供求信息匹配中,解决了传统模型中同义和多义现象对匹配精度有很大负面影响的问题;同时通过引入信息熵,改进了潜在语义分析的权重计算,提出了基于潜在语义分析的、结合了规则提取和相关反馈的供求信息自动匹配算法,并给出了配套的供求信息规则库的设计方法.实验结果显示,该算法具有很好的匹配精度,性能明显优于基于空间向量模型的供求信息匹配方法.
关键词
潜在语义分析
信息
熵
语义
供求信息匹配
向量空间模型
Keywords
latent semantic analysis
entropy
semantic
supply and demand information matching
vector space model
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
潜在语义分析的供求信息自动匹配算法
冯月进
张凤斌
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
2
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