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在优化信息检索系统的研究中,为了提高主题检索的效果,针对目前主题相似性计算存在的信息粒度细化而导致计算复杂度升高,使检索时间成倍增加的问题,影响快速识别和判断,提出了一种基于信息粒度主题扩展的优化算法。首先在算法中引入知识系统,对用户提交的关键词进行主题扩展;然后以相关度进行分级,并实现事件主题知识的自动模式提取;结合内容检索与跟踪的事件主题识别算法的优点,再进行二次相似度判别。最后返回满足用户要求的检索结果。实验结果表明,在同一数据集上和正确率方面,此算法的执行速度明显提高,查找出的结果比预期结果