【摘 要】
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互联网信息检索系统的主要指标是检索的相差性,超链分析方法对提高相差性最为有效.但对于普通检索系统需要发展其它的方法.从拟人的相差性判断过程提出概念关联检索,可以较好
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互联网信息检索系统的主要指标是检索的相差性,超链分析方法对提高相差性最为有效.但对于普通检索系统需要发展其它的方法.从拟人的相差性判断过程提出概念关联检索,可以较好的提高相差性.根据语言学规律"上下文词的使用表达了概念词语义",通过文档内柔性的加权同现值计算,设计了概念关联量化计算方法,可以自动建立本信息领域的显式概念关联量化模型.随着检索系统索引页面信息增加,概念关联知识由系统进行自动改进,数量增加,质量提高,可以及时适应网上信息的增加、变化.由于统计可以转化为迭加的计算,具有稳定性和持续性.概念关联模型的建立和使用体现了检索过程的拟人化、智能化.
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