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摘要:
对用户信息需求自动处理方法的研究是信息系统研究领域的重点之一,其中信息过滤系统的目标就是能够快速准确的从海量文本信息中挖掘出符合用户定制或者查询需求的信息.针对目前文本信息特征向量维数太高并且语义重复性较大的缺点,给出一种对信息过滤系统实现的语义扩展模型,其主要方法是在系统中选取适当规模的概念集合,利用其代替关键词集合来计算得到系统中文本信息的特征向量,通过计算实现文本信息的聚类,然后基于系统的语义关联信息将各个聚类实现基于分层P2P架构的组织.试验证明,文中的语义扩展模型有效实现海量动态信息数据的高效组织和检索,改善系统相关性能.
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文献信息
篇名 一种信息过滤系统中语义扩展模型的研究
来源期刊 计算机与数字工程 学科 工学
关键词 信息过滤系统 语义 聚类 P2P
年,卷(期) 2008,(5) 所属期刊栏目 系统结构
研究方向 页码范围 74-77
页数 4页 分类号 TP391
字数 3101字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-9722.2008.05.020
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 王宝鹏 武汉海军工程大学系统工程教研室 1 3 1.0 1.0
2 汪厚祥 武汉海军工程大学系统工程教研室 1 3 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
信息过滤系统
语义
聚类
P2P
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
计算机与数字工程
月刊
1672-9722
42-1372/TP
大16开
武汉市东湖新技术开发区凤凰产业园藏龙北路1号
1973
chi
出版文献量(篇)
9945
总下载数(次)
28
总被引数(次)
47579
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