基于兴趣模型的查询扩展

• 作者: 李颖 田永昌
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 信息检索 查询扩展 兴趣模型 概念相似度 HNC
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 36-39
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4092字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2014.07.008

摘要

针对信息检索中查询与文档集之间可能存在的“词不匹配”问题，基于兴趣模型提出一种将概念化的兴趣知识与向量空间模型相结合的查询扩展方法。该方法能根据阈值来判断查询扩展是否可行。用户的兴趣偏好是通过Agent代理实时获取的，兴趣知识采用HNC（ Hierarchical Network of Concepts ，概念层次网络）理论的概念符号体系表达，这样便于计算概念之间的相似度。实验结果表明，经过查询扩展后的结果相对于未加入查询扩展的结果在性能上提高了29．1％。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李颖	装甲兵工程学院科研部	15	40	4.0	5.0
2	田永昌	装甲兵工程学院信息系	2	4	1.0	2.0