排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 0 毫秒
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信息检索结果如何更好地满足用户的信息需求是信息检索系统设计必须考虑的首要问题。本文从信息需求的层次理论出发,分析了用户信息需求的特点及信息需求与信息检索结果组织间的关系。在分析信息潜在需求构成的基础上,重点讨论了基于用户潜在信息需求满足的信息检索结果排序及聚类方式,对如何提高信息检索的效果给出了建议。 相似文献
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随着互联网规模的急剧扩张,提升信息检索的效用变得相当困难.本文首先通过特定算法提取每篇文档的关键词,然后运用统计方法计量不同文档的共现关键词并形成相应的共现关键词标签矩阵,最后利用层次聚类算法对共现关键词标签进行聚类并形成相应的层次标签树来构造文档聚类束.该方法可以对源搜索引擎返回的结果进行有效的分类,使用户在更高主题层次上查看检索词的相关信息,准确地找到感兴趣的信息.通过与Lingo算法的比较,显示本文算法所得的标签更具可读性和概括性,同时F-measure评价指标也表明本算法在文本聚类的质量上有了一定的提升. 相似文献
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