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为了更好的提升图书馆图书信息检索的服务质量,针对当前检索模型存在检索误差大、效率低等问题,提出一种基于关键词近邻值的图书馆图书信息自动整合检索模型。对于图书信息的文档矩阵,结合文档行向量近似度与极值理论,将矩阵分块并获取各分块属性,对分块属性集进行迭代调节。计算各图书文档与调节后的分类属性集之间的近似度,按近似度的大小,利用K-means聚类方法将图书文档集划分为不同的文档数据簇。对于检索请求中包含的多个关键词,通过权重的大小来区分各关键词的重要程度;将图书文档划分有序文本单元集合,对比检索请求关键