基于模糊查找算法的网络资源查找优化

发布时间：2019-11-08 01:20

【摘要】：针对传统的网络资源查找中,没有考虑资源多样性对查找结果的影响,查询效率不高的问题,在传统的基于特征查询的基础上,引入模糊查找的思想,提出了一种模糊查找模型。通过有效地查找网络资源中的数据形态特征,引入相关的模糊规则,实现资源的快速查询、定位,又能为用户返回丰富的查询结果。实验证明,该算法在查询结果的召回率和查询成功率方面,明显优于单纯的基于特征模型的查找方式,它能有效改善网络的整体资源查找性能。
【图文】：

l类的隶属度用hlj描述。如表1植物数据形态特征的信息增益值递增排列Table1Arrangedplantmorphologicalcharacteristicsofinformationgainofdatavalue000.81650.83330.84560.92141.01241.42862.19942.3254非对称分化罗尔比率本地分支角破碎程度远程分支角体积压缩比宽度分叉级数表面积2.44962.46852.55852.57582.60362.62662.68622.69782.83652.9124深度直径路径距离高度长度欧氏距离胞体表面积分叉数目分支数目干的数目特征属性信息增益值图1不同模型的召回率对比Fig.1Comparisonofdifferentmodelsinrecallrates图2不同模型的查询有效率对比Fig.2Queryingofthedifferentmodelsofefficiencycomparison迟生茂.基于模糊查找算法的网络资源查找优化213

able1Arrangedplantmorphologicalcharacteristicsofinformationgainofdatavalue000.81650.83330.84560.92141.01241.42862.19942.3254非对称分化罗尔比率本地分支角破碎程度远程分支角体积压缩比宽度分叉级数表面积2.44962.46852.55852.57582.60362.62662.68622.69782.83652.9124深度直径路径距离高度长度欧氏距离胞体表面积分叉数目分支数目干的数目特征属性信息增益值图1不同模型的召回率对比Fig.1Comparisonofdifferentmodelsinrecallrates图2不同模型的查询有效率对比Fig.2Queryingofthedifferentmodelsofefficiencycomparison迟生茂.基于模糊查找算法的网络资源查找优化213

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本文编号：2557581