【摘 要】
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向量空间模型由于其算法简洁,可修改性强,广泛应用于信息检索领域。然而,在运用向量空间模型进行网络中文信息检索的时候,由于传统的TF-IDF方法不能很好的对网页内容进行描述
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向量空间模型由于其算法简洁,可修改性强,广泛应用于信息检索领域。然而,在运用向量空间模型进行网络中文信息检索的时候,由于传统的TF-IDF方法不能很好的对网页内容进行描述,检索精度较低。 N层向量空间模型将文档按照重要程度划分成N层,对每一层的检索单元分别赋予不同的权重,相比传统TF-IDF方法,更能体现文档的特征,能够更好地描述文档。使用N层向量空间模型,会使针对网络中文信息进行的文本检索得到较好的结果。 本文提出了基于N层向量空间模型进行网络信息检索的方法,设计实现了基于N层向量空间模型的网络信息检索平台,并在此平台上,应用信息增益、平衡权重、查询扩展等方法改进算法,最后对实验结果进行了对比和分析。
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