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探索式搜索中支持多角度概念发现方法
1
作者
张引
高克宁
张斌
《吉林大学学报(信息科学版)》
CAS
2015年第1期72-78,共7页
为帮助用户在执行探索式搜索时发现领域内重要、有价值的概念,同时了解概念所处的问题角度进而全面理解目标领域,以建模概念的实际使用情况为基础,分析确定概念的重要度及问题角度对概念重要度的影响,提出了支持用户多角度概念发现方法...
为帮助用户在执行探索式搜索时发现领域内重要、有价值的概念,同时了解概念所处的问题角度进而全面理解目标领域,以建模概念的实际使用情况为基础,分析确定概念的重要度及问题角度对概念重要度的影响,提出了支持用户多角度概念发现方法。该方法考虑了概念的重要性及概念所处问题角度之间的交互影响,实现了对影响概念发现两方面因素的同步分析。实验表明,相比直接搜索,该方法减少了48.8%的搜索交互次数,并提升了24.3%的概念出现数量。
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关键词
探索式搜索
概念
发现
排序聚类
概念
重要
度
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职称材料
题名
探索式搜索中支持多角度概念发现方法
1
作者
张引
高克宁
张斌
机构
东北大学信息科学与工程学院
东北大学计算中心
出处
《吉林大学学报(信息科学版)》
CAS
2015年第1期72-78,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61100090)
中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(N120304002)
沈阳市科学技术计划基金资助项目(F11-264-1-33)
文摘
为帮助用户在执行探索式搜索时发现领域内重要、有价值的概念,同时了解概念所处的问题角度进而全面理解目标领域,以建模概念的实际使用情况为基础,分析确定概念的重要度及问题角度对概念重要度的影响,提出了支持用户多角度概念发现方法。该方法考虑了概念的重要性及概念所处问题角度之间的交互影响,实现了对影响概念发现两方面因素的同步分析。实验表明,相比直接搜索,该方法减少了48.8%的搜索交互次数,并提升了24.3%的概念出现数量。
关键词
探索式搜索
概念
发现
排序聚类
概念
重要
度
Keywords
exploratory search
concept discovery
rank cluster
concept importance
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
探索式搜索中支持多角度概念发现方法
张引
高克宁
张斌
《吉林大学学报(信息科学版)》
CAS
2015
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