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摘要:
在深入分析向量空间模型基础上,对其进行扩展,设计了一种隐含语义索引模型--LSI.LSI通过奇异值分解,将词向量和文档向量投影到一个低维空间,消减了词和文档之间的语义模糊度.理论分析证明,隐含语义索引模型具有更准确的文档语义内容的表达能力,能够取得更好的检索效果.
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文献信息
篇名 隐含语义索引模型的分析与研究
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 向量空间模型 隐含语义索引 信息检索
年,卷(期) 2007,(5) 所属期刊栏目 典型应用
研究方向 页码范围 1283-1285,1288
页数 4页 分类号 TP183
字数 3871字 语种 中文
DOI
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 王春红 运城学院计算机科学与技术系 57 187 7.0 10.0
2 张敏 运城学院计算机科学与技术系 17 77 5.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
向量空间模型
隐含语义索引
信息检索
研究起点
研究来源
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相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用
月刊
1001-9081
51-1307/TP
大16开
成都237信箱
62-110
1981
chi
出版文献量(篇)
20189
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