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摘要:
个性化信息检索是十分有用的检索方法,用户模型能够表示用户个人的爱好与兴趣,有许多研究工作以各种方式使用用户模型扩充问句.提出一种新的基于一元语言模型的方法.它通过对包含多个主题域的长期用户模型的学习得到相关的语义内容,对问句进行扩展后进行检索,得到更接近用户兴趣的结果,然后再与伪相关反馈模型相结合,进一步提高检索性能.通过实验证明,该方法取得了较好的效果.
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文献信息
篇名 个性化信息检索方法研究
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 信息检索 语言模型 个性化 问句扩展
年,卷(期) 2010,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 211-213
页数 分类号 TP391.1
字数 3308字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-137X.2010.06.048
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 叶新铭 内蒙古大学计算机学院 100 798 11.0 25.0
2 王俊义 内蒙古大学计算机学院 18 149 7.0 11.0
传播情况
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引文网络
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2019(3)
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研究主题发展历程
节点文献
信息检索
语言模型
个性化
问句扩展
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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