基于N层向量空间模型的信息检索算法
本文选题：搜索引擎 切入点：向量空间模型 出处：《计算机研究与发展》2002年10期
【摘要】：N层向量空间模型是在传统向量空间模型的基础上提出的一种新的信息检索算法模型 ,这种模型将一篇文档从逻辑上划分为 N个相对独立的文本段 ,然后按照文本段的内容建立文本特征向量以及文本权值向量 .在此模型的基础上 ,更为精确地定义了特征值向量和相似度的计算方法 ,使之能比较好地适应文档集合的动态扩充 .理论分析和实验结果表明 ,基于此模型实现的信息检索算法具有较快的查找速度和较高的查准率
[Abstract]:The N-layer vector space model is a new information retrieval algorithm model based on the traditional vector space model. This model logically divides a document into N relatively independent text segments. Then the text feature vector and the text weight vector are established according to the content of the text segment. On the basis of this model, the method of calculating the eigenvalue vector and the similarity degree is defined more accurately. The theoretical analysis and experimental results show that the information retrieval algorithm based on this model has faster searching speed and higher precision.
【作者单位】： 湖南大学计算机科学系 湖南大学计算机科学系 湖南大学计算机科学系
【基金】：湖南省自然科学基金资助 ( 0 1 JJY1 0 0 7)
【分类号】：TP391.1
【共引文献】
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