本文關鍵詞： 潛在語義分析 用戶興趣 查詢擴展 個性化推薦 信息檢索　出處：《計算機工程》2010年21期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為在信息檢索系統(tǒng)中獲得更好的查詢效果,提出一種混合的個性化查詢擴展模型。通過潛在語義分析建立潛在語義空間,并在潛在語義空間中計算得到查詢的概念相關擴展詞和興趣相關擴展詞,不但有效解決了詞典問題,而且滿足了不同用戶需求多樣性和用戶多興趣點的需求。實驗表明,該算法能夠較好地提高搜索引擎系統(tǒng)的查全率、查準率,以及信息檢索效率。
[Abstract]:In order to obtain better query effect in the information retrieval system, a hybrid personalized query expansion model is proposed, and the latent semantic space is established through latent semantic analysis. In the latent semantic space, the concept related extension words and interest related extension words of query are calculated, which not only solve the dictionary problem effectively, but also satisfy the needs of different user needs and users' multi-interest points. The experimental results show that, The algorithm can improve the recall, precision and information retrieval efficiency of search engine system.
【作者單位】： 上海大學計算機工程與科學學院;
【基金】：上海市科委基金資助重大項目“上海市科普資源開發(fā)與共享信息化(二期)工程建設”(07dz23401)
【分類號】：TP391.3

【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：1541408