信息檢索中的相關(guān)反饋技術(shù)研究.pdf_第1頁(yè)
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1、信息檢索時(shí),需求的模糊導(dǎo)致查詢(xún)結(jié)果不盡人意。為使檢索更有效,需采用各種相關(guān)反饋途徑對(duì)檢索策略進(jìn)行修改,以發(fā)現(xiàn)用戶(hù)的信息需求。近年來(lái),研究者提出了基于各種檢索模型下的反饋方法,比較突出的有向量空間模型和概率模型。在本文中首先系統(tǒng)地介紹了信息檢索以及各種檢索模型下的相關(guān)反饋技術(shù)。在對(duì)反饋技術(shù)進(jìn)行仔細(xì)分析的前提下,本文提出了如下創(chuàng)新: 首先分析了向量空間模型及其中的相關(guān)反饋。研究發(fā)現(xiàn),向量空間模型檢索精度及其中相關(guān)反饋的查準(zhǔn)率,都在一

2、定程度上受到原始矩陣中數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度的影響。傳統(tǒng)的權(quán)值構(gòu)造方法是詞頻.逆文檔頻率法及其擴(kuò)展方法。這些方法在處理Web文檔的時(shí)候,沒(méi)有考慮到不同Web標(biāo)簽中同一詞匯的影響程度有所不同這一特點(diǎn),故不能準(zhǔn)確地反映文檔集特點(diǎn)。本文提出了Web標(biāo)簽影響因子算法,通過(guò)對(duì)大量的訓(xùn)練文檔進(jìn)行分析,從而獲得比較準(zhǔn)確的標(biāo)簽因子,用其對(duì)原始矩陣數(shù)據(jù)進(jìn)行了一定程度的精化。通過(guò)實(shí)驗(yàn),發(fā)現(xiàn)對(duì)改善系統(tǒng)查準(zhǔn)率有一定幫助。 文中重點(diǎn)分析了概率潛在語(yǔ)義模型中的相關(guān)反饋

3、技術(shù)。首先對(duì)PAM算法進(jìn)行了初始k點(diǎn)選擇優(yōu)化,優(yōu)化技術(shù)為輻射場(chǎng),并對(duì)輻射場(chǎng)技術(shù)中每個(gè)參數(shù)的選擇提出了具體的解決辦法。在概率潛在語(yǔ)義模型的基礎(chǔ)上,結(jié)合這種改良的聚類(lèi)算法本文提出了新的相關(guān)反饋流程。 用概率潛在語(yǔ)義模型構(gòu)造的數(shù)據(jù)矩陣為本次研究的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),用k-中心點(diǎn)算法(PAM)的聚類(lèi)結(jié)果來(lái)近似的擬合潛在語(yǔ)義類(lèi)別。由于聚類(lèi)的結(jié)果只與輸入矩陣的數(shù)據(jù)有關(guān);而建立概率潛在語(yǔ)義模型的算法,其唯一依據(jù)也是原始矩陣數(shù)據(jù);若將PAM算法中聚類(lèi)個(gè)數(shù)

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