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基于贝叶斯网络模型的信息检索
被引量：
9
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作者
欧洁
林守勋
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2003年第5期83-87,共5页
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...
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。
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关键词
贝叶斯网络模型
信息检索
概率
向量空间模型
信息查询
数字图书馆
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题名
基于贝叶斯网络模型的信息检索
被引量：
9
1
作者
欧洁
林守勋
机构
广发证券博士后工作站
中国科学院计算技术研究所数字化技术研究室
出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2003年第5期83-87,共5页
文摘
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。
关键词
贝叶斯网络模型
信息检索
概率
向量空间模型
信息查询
数字图书馆
Keywords
Bayesian network model,Information retrieval,Association rules discovery
分类号
G354.4 [文化科学—情报学]
G250.76 [文化科学—图书馆学]
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基于贝叶斯网络模型的信息检索
欧洁
林守勋
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2003
9
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