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摘要:
随着信息检索技术的不断发展,挖掘更加有效的信息来提高检索精度成为研究热点,已有的研究表明在检索过程中有效地融合各种信息将得到更好的检索效果.对一个具体查询而言,可以充分利用与已有查询的相关性、词语相关性和文档相关性等信息进行查询扩展和重构.基于这种思路,该文分别构造查询网络、词网络和文档网络,提出了多层Markov网络的信息检索模型,模型可以融合词间关系、文档间关系和查询间关系,为了有效降低计算量,给出了基于团计算模型.在标准数据集上的实验表明该文的模型能够有效融合三类信息,并较大幅度地提高检索效果.
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文献信息
篇名 基于多层Markov网络的信息检索模型
来源期刊 中文信息学报 学科 工学
关键词 信息检索 多层Markov网络 查询扩展
年,卷(期) 2016,(1) 所属期刊栏目 信息检索与推荐
研究方向 页码范围 56-62
页数 7页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI
五维指标
传播情况
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
信息检索
多层Markov网络
查询扩展
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
中文信息学报
月刊
1003-0077
11-2325/N
16开
北京海淀区中关村南四街4号
1986
chi
出版文献量(篇)
2723
总下载数(次)
5
总被引数(次)
45413
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
江西省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Jiangxi Province
官方网址:http://www.jxstc.gov.cn/ReadNews.asp?NewsID=861
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导