向量空间模型在医学文献相关性研究中的应用

来源 :中国医科大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:littlerabit75
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目的 文本相似性分析是知识管理研究的重要课题,不仅可以提高文献检索效率而且可以提高知识发现、信息分类的效率。为提高医学文献检索的效率和检索结果输出的有效性,快速客观地为科研人员提供高信度、低冗余的参考文献,实现检索结果按相关度排序输出,本文就基于向量空间模型的文献相关度计算方案进行探讨,提出了基于相关度的医学文献聚类分析,并讨论了研究结果在医学文献检索中的应用。 方法 选择3个相关课题(环境中全氟辛烷磺酸污染物的研究、乙脑疫苗应用及研究、骨形态构建蛋白在肺相关疾病中作用及机制的研究),从Medline中检索文献,计算检出文献的相关度。相关度的计算基于向量空间模型,经过建立索引词词典、转换文献向量、计算索引词权重、相似性度量四个步骤,得出相关度矩阵。其中建立索引词词典时采用两种方法:1.以4600篇MEDLINE样本文献为总体建立词典;2.以每个课题的检出文献为总体分别建立索引词词典。采用词频法(TF法)和词频-逆文档频率法(TF-IDF法)计算索引词权重。两两配对形成四种相关度算法,组1:样本课题检出文献为总体+TF法;组2:样本课题检出文献为总体+TF-IDF法;组3:4600篇文献为总体+TF法;组4:4600篇文献为总体+TF-IDF法。分别对四种方法算出的相关度聚类,比较分析聚类树形图,用F值评价聚类的效果。将效果较好的相关度算法应用到MEDLINE和CBM的文献检索中。 结果 从课题1的聚类树形图中可以看出聚类的效果组1<组2<组3<组
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摘 要:云计算是一种新的计算模式,利用计算快速、服务性高、成本低、存储空间自由等优势很快发展成我国重点应用与研究领域。云计算利用分布式处理技术,分布式数据库,虚拟化技术和云存储为大数据提供了分布式的数据挖掘服务,同时这也带来了大数据存储的安全性问题。为了解决数据存储安全需求,提高数据存储效率,本文设计了云计算环境下安全数据存储系统,采用对称和非对称加密算法相结合的数据安全存储策略,实现了一种安全高
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