本文選題：搜索引擎　切入點：向量空間模型　出處：《計算機研究與發(fā)展》2002年10期

【摘要】：N層向量空間模型是在傳統(tǒng)向量空間模型的基礎上提出的一種新的信息檢索算法模型 ,這種模型將一篇文檔從邏輯上劃分為 N個相對獨立的文本段 ,然后按照文本段的內容建立文本特征向量以及文本權值向量 .在此模型的基礎上 ,更為精確地定義了特征值向量和相似度的計算方法 ,使之能比較好地適應文檔集合的動態(tài)擴充 .理論分析和實驗結果表明 ,基于此模型實現的信息檢索算法具有較快的查找速度和較高的查準率
[Abstract]:The N-layer vector space model is a new information retrieval algorithm model based on the traditional vector space model. This model logically divides a document into N relatively independent text segments. Then the text feature vector and the text weight vector are established according to the content of the text segment. On the basis of this model, the method of calculating the eigenvalue vector and the similarity degree is defined more accurately. The theoretical analysis and experimental results show that the information retrieval algorithm based on this model has faster searching speed and higher precision.
【作者單位】： 湖南大學計算機科學系 湖南大學計算機科學系 湖南大學計算機科學系
【基金】：湖南省自然科學基金資助 ( 0 1 JJY1 0 0 7)
【分類號】：TP391.1

【共引文獻】

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本文編號：1663539