本文選題：關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)　切入點(diǎn)：探索式檢索　出處：《圖書情報(bào)工作》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：[目的 /意義]構(gòu)建基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的探索式檢索系統(tǒng),充分利用關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)中隱藏的知識網(wǎng)絡(luò),向用戶提供發(fā)現(xiàn)新知識的機(jī)會(huì)。[方法 /過程]基于DBpedia電影數(shù)據(jù)集,采用改進(jìn)的向量空間模型進(jìn)行關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的語義相似度計(jì)算,使用可視化的交互技術(shù)對檢索結(jié)果進(jìn)行呈現(xiàn)。[結(jié)果 /結(jié)論]通過基于任務(wù)的評價(jià)方法與IMDB進(jìn)行對比,證明基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的探索式檢索系統(tǒng)能夠提高檢索效率,提升用戶體驗(yàn)并能引導(dǎo)用戶發(fā)現(xiàn)其感興趣的信息。
[Abstract]:[objective / significance] to build an exploratory retrieval system based on associated data, make full use of the hidden knowledge network in the associated data, and provide users with the opportunity to discover new knowledge. [method / process] based on the DBpedia movie dataset, The improved vector space model is used to calculate the semantic similarity of the associated data, and the visual interactive technique is used to present the retrieval results. [results / conclusions] are compared with IMDB by task-based evaluation method. It is proved that an exploratory retrieval system based on associated data can improve retrieval efficiency, enhance user experience and guide users to discover information of interest to them.
【作者單位】： 北京師范大學(xué)政府管理學(xué)院;
【分類號】：G252.7

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8 吳e，

本文編號：1611184