多维属性数据的循环检索模式仿真

发布时间：2021-09-24 20:42

　　针对当前数据检索方法存在检索准确性差和耗时长的问题,提出基于回溯法与深度搜索的多维属性数据的循环检索模式。以词袋分析为基础,分别通过信息增益模式、互信息模式和期望交叉熵模式三种信息论概念得到数据特征项,并将不同模式下的特征项计算结果结合,得到准确数据特征项。基于数据特征项计算,引入数据图检索方式,构建检索关键词倒排索引表,并得到结点的编号。通过图搜索算法获取利用关键词结点和能够到达的结点组建的元组图,利用回溯法与深度优先搜索方法相结合的方式开展数据循环检索。实验结果表明,该模式具有很高的检索准确率和检索效率,鲁棒性强。 

【文章来源】：计算机仿真. 2019,36(07)北大核心

【文章页数】：4 页

【文章目录】：
1 引言
2 多维属性数据循环检索模式
    2.1 数据特征项分析
    2.2 基于回溯法与深度搜索的数据检索模式
3 实验结果与分析
4 结束语


【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3408418