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文檔簡介
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展,通過搜索引擎或者Web網(wǎng)絡(luò)來獲取信息,已經(jīng)發(fā)展成為人們工作和生活的習(xí)慣。由于用戶查詢通常僅僅由若干個(gè)單詞組成,導(dǎo)致查詢不能清晰準(zhǔn)確的表達(dá)用戶的需求;同時(shí)由于網(wǎng)絡(luò)上的資源具有變化快、更新快、豐富多樣和分布廣泛等特點(diǎn),加大了檢索的難度,使檢索的結(jié)果不能令用戶滿意。通過反饋信息對(duì)查詢進(jìn)行擴(kuò)展能夠有效的提高系統(tǒng)的性能,因此反饋技術(shù)和查詢擴(kuò)展技術(shù)一直都是學(xué)者們研究的重點(diǎn)。
本文通過對(duì)查詢擴(kuò)展技術(shù)中的反饋模型進(jìn)行
2、研究分析,發(fā)現(xiàn)偽相關(guān)反饋模型采用的反饋文檔集中往往存在著一些與查詢不相關(guān)的文檔(噪音),這些噪音使擴(kuò)展后的查詢偏離了原查詢所表達(dá)的信息。為了克服這個(gè)缺點(diǎn),本文提出一種基于重疊聚類的查詢擴(kuò)展算法。本算法通過對(duì)偽相關(guān)反饋模型中的前n個(gè)文檔進(jìn)行重疊聚類分析,提取出與查詢相關(guān)的文檔作為反饋文檔。重疊聚類算法與knn等經(jīng)典的聚類算法不同,它的結(jié)果是形成可以重疊的簇類。本文利用重疊聚類這一特性,發(fā)現(xiàn)中心文檔,然后根據(jù)中心文檔自動(dòng)設(shè)定反饋文檔的窗口大
3、小。中心文檔是同時(shí)出現(xiàn)在若干個(gè)簇類中的文檔,一個(gè)簇類代表一個(gè)查詢主題,中心文檔代表了查詢的若干個(gè)主題,因此中心文檔與查詢的相關(guān)度大于一般的文檔。因此本算法不僅提高了擴(kuò)展源的質(zhì)量而且克服了偽相關(guān)反饋模型過度依賴反饋文檔規(guī)模的缺點(diǎn)。同時(shí)本文算法采用Apriori算法代替?zhèn)鹘y(tǒng)的概率模型從反饋文檔中挖掘出擴(kuò)展詞,提高了擴(kuò)展詞的質(zhì)量。
最后通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證本文算法的檢索性能,結(jié)果表明該算法不僅能夠在一定程度上改善系統(tǒng)的檢索結(jié)果,并且有較好的
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