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| 基于概念格特征分区的多源信息检索优化 | |
| 摘 要： | 在数字化信息系统中,将大量网络计算资源、存储资源与软件资源等多源信息资源进行多层次异构存储,对信息资源的调度和检索成为难题。传统的多源信息检索方法采用概念格差异融合算法,无法有效识别差异化网络数据的语义特征,检索性能不好。提出一种基于概念格特征分区的多源信息检索优化算法。概念格的生成是进行数据分析、关联分析和挖掘关联规则的前提,首先给出概念格的构造模型,进行概念格特征分区,得到数据库集合的特征概率函数密度,构建满足约束条件的无冗余概念格,计算多源信息的两种相似度系数,挖掘约束关联规则,提高信息检索精度。仿真实验表明,该算法实现多源信息检索性能优越,无偏性好,精度较高。 |
Optimization of Multi-source Information Retrieval Based on Concept Lattice Feature Partition |
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