【摘 要】
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在信息检索中,关键词之间的距离反映了其对信息描述的集中程度,并对检索结果与用户需求的相关度产生影响。通过对XML数据固有的结构信息进行深入分析,确定了被检索数据的信息
【机 构】
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西北工业大学计算机学院,河南科技大学电信学院
【基金项目】
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863基金项目（2009AA1Z134）, 国家自然科学基金（60803043 60720106001）资助
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在信息检索中,关键词之间的距离反映了其对信息描述的集中程度,并对检索结果与用户需求的相关度产生影响。通过对XML数据固有的结构信息进行深入分析,确定了被检索数据的信息对象和信息分支的概念,并考虑以上因素建立语义距离模型。通过该模型的计算,能够更准确地计算出查询结果的相关度。实验结果证明：在真实数据集上,查询质量方面优于现有的主流算法（EASE、SLCA）,同时具有较高的查询效率。
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