針對當(dāng)前數(shù)據(jù)檢索方法存在檢索準(zhǔn)確性差和耗時長的問題,提出基于回溯法與深度搜索的多維屬性數(shù)據(jù)的循環(huán)檢索模式。以詞袋分析為基礎(chǔ),分別通過信息增益模式、互信息模式和期望交叉熵模式三種信息論概念得到數(shù)據(jù)特征項,并將不同模式下的特征項計算結(jié)果結(jié)合,得到準(zhǔn)確數(shù)據(jù)特征項�；跀�(shù)據(jù)特征項計算,引入數(shù)據(jù)圖檢索方式,構(gòu)建檢索關(guān)鍵詞倒排索引表,并得到結(jié)點的編號。通過圖搜索算法獲取利用關(guān)鍵詞結(jié)點和能夠到達(dá)的結(jié)點組建的元組圖,利用回溯法與深度優(yōu)先搜索方法相結(jié)合的方式開展數(shù)據(jù)循環(huán)檢索。實驗結(jié)果表明,該模式具有很高的檢索準(zhǔn)確率和檢索效率,魯棒性強。 

【文章來源】：計算機仿真. 2019,36(07)北大核心

【文章頁數(shù)】：4 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 多維屬性數(shù)據(jù)循環(huán)檢索模式
    2.1 數(shù)據(jù)特征項分析
    2.2 基于回溯法與深度搜索的數(shù)據(jù)檢索模式
3 實驗結(jié)果與分析
4 結(jié)束語


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3408418