基于语义主题树的搜索覆盖度层状拓展方法
本文关键词:基于语义主题树的搜索覆盖度层状拓展方法
【摘要】:为了提高用户对网站使用的效率,提高网站本体模型的搜索性能,研究一种高效的网页语义概念树构建方法,进行搜索覆盖度层状拓展。传统方法中,使用搜索引擎的词语相似度算法进行搜索拓展,利用规则、聚类等技术对形式背景进行约简,无法有效简历概念间的上下位关系,性能不好。提出一种基于语义主题树特征匹配的搜索覆盖度层状拓展方法,进行Web语义模型和主题树构建,构建特征空间互信息区域文档词频向量模型,对数据库中记录的属性字段进行归类抽象,形成概念汇聚点,实现语义主题树构建搜索覆盖度拓展设计,构建语义主题树特征匹配算法,优化搜索引擎对文本特征的搜索敏感度,提高搜索覆盖度,实现文本搜索覆盖度层状拓展。实验分析得出,该方法具有较好的文本特征分类结果,语义层次结构清晰,可以有效提高文本数据召回率和查准率,展示了较好的应用价值。
【作者单位】: 郑州大学西亚斯国际学院;郑州大学软件技术学院;
【关键词】: 主题树 特征匹配 搜索 层状拓展
【基金】:河南省科技攻关项目(142102210500) 郑州大学西亚斯国际学院信息管理与信息系统重点专业项目
【分类号】:TP391.1
【正文快照】: 0引言语义模型中,可以利用Web站点相关的领域本体为标准,从Web站点数据集中抽取本体实例作为Web的语义模型。基于此,传统的搜索覆盖度层状拓展方主要采用是从网页布局、网站结构、链接等物理方面进行研究,如上分析,对网络内容语义进行自动化的分析评价,才是解决网络搜索效率的
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本文编号:721265
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