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题名使用粗糙集进行智能信息检索的方法
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作者
李钝
亢临生
梁吉业
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机构
山西大学现代教育技术中心
山西大学计算机科学系
山西大学计算机科学系
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2004年第2期68-69,134,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60275019)
山西省自然科学基金资助项目
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文摘
提出了一种在信息检索过程中利用粗糙集理论和用户的查询兴趣扩充和优化查询的新方法。首先利用粗糙集理论对文档中用到的关键词进行同义等价类划分,并用同义等价类表示文档简化其描述,然后根据用户的不同查询级别进行不同程度的查询得到查询结果文档集,若结果集中文档数量较大则按文档与查询的相似度高低排序,先返回相似度较高的相关文档。实验表明该方法不仅解决了查询中同义词智能检索的问题,而且也提高了用户查询的准确率和有效性。
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关键词
信息检索
粗糙集
粗包含
相似度
同义优化
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Keywords
synonym equivalences, then gets the documents through different methods, and sorts them by the descending similarities between documents and queryies. The experiment shows that it can accomplish the intelligent retrieval of the synonyms and increase the precise percentage. Key words Information retrieval
Rough set
Rough including
Similarity
Synonym optimization
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名用户兴趣优化过滤方法研究
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作者
李钝
曹元大
张龙飞
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机构
北京理工大学计算机学院
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出处
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第20期10-12,共3页
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文摘
为了更准确地描述用户兴趣以及帮助他们得到真正感兴趣的信息,该文提出了一种优化加权用户兴趣进行过滤的方法。基于用户提出的过滤关键词的顺序赋予各关键词不同的权重,利用粗糙集理论对该用户兴趣进行同义优化回归过滤,得到用户所需要的信息。实验表明该方法可提高信息过滤的准确率。
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关键词
信息过滤
粗糙集
相似度
同义优化
回归
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Keywords
Information filtering
Rough sets
Similarity
Synonym optimization
Regress
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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