基于关联数据的探索式检索系统研究与实现

发布时间：2018-03-14 12:22

  本文选题：关联数据　切入点：探索式检索　出处：《图书情报工作》2017年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：[目的 /意义]构建基于关联数据的探索式检索系统,充分利用关联数据中隐藏的知识网络,向用户提供发现新知识的机会。[方法 /过程]基于DBpedia电影数据集,采用改进的向量空间模型进行关联数据的语义相似度计算,使用可视化的交互技术对检索结果进行呈现。[结果 /结论]通过基于任务的评价方法与IMDB进行对比,证明基于关联数据的探索式检索系统能够提高检索效率,提升用户体验并能引导用户发现其感兴趣的信息。
[Abstract]:[objective / significance] to build an exploratory retrieval system based on associated data, make full use of the hidden knowledge network in the associated data, and provide users with the opportunity to discover new knowledge. [method / process] based on the DBpedia movie dataset, The improved vector space model is used to calculate the semantic similarity of the associated data, and the visual interactive technique is used to present the retrieval results. [results / conclusions] are compared with IMDB by task-based evaluation method. It is proved that an exploratory retrieval system based on associated data can improve retrieval efficiency, enhance user experience and guide users to discover information of interest to them.
【作者单位】： 北京师范大学政府管理学院;
【分类号】：G252.7

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本文编号：1611184