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摘要:
本文提出了一种基于粗糙集理论的个性化Web搜索系统.用户偏好文件中对关键字进行分组以表示用户兴趣类别.利用粗糙集理论处理自然语言的内在含糊性,根据用户偏好文件对查询条件进行扩展.搜索组件使用扩展后的查询条件搜索相关信息.为了进一步排除不相关信息,排序组件计算查询条件和搜索结果之间的相似程度,根据计算值对搜索结果进行排序.与传统搜索引擎进行了比较,实验结果表明,该系统有效地提高了搜索结果的精度,满足了用户的个性化需求.
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文献信息
篇名 基于粗糙集的个性化Web搜索系统
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 Web检索 粗糙集 个性化
年,卷(期) 2007,(10) 所属期刊栏目 人工智能及图像处理技术
研究方向 页码范围 228-229,249
页数 3页 分类号 TP3
字数 2534字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-137X.2007.10.060
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 段其国 同济大学计算机科学与工程系 10 72 4.0 8.0
2 席磊 河南农业大学信息与管理科学学院 72 427 12.0 17.0
3 时雷 河南农业大学信息与管理科学学院 22 75 5.0 8.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
Web检索
粗糙集
个性化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
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