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对矩阵奇异值分解的特征进行分析,并将矩阵的奇异值分解应用于向量空间模型,对其进行改进,实现基于语义的信息检索模型,该模型能消除同义词和多义词的影响,提高了文本表示的准确性,从而使信息检索的准确率有显著提高,具有重要的实用价值。
矩阵奇异值分解在隐含语义信息检索中的应用
【摘 要】
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对矩阵奇异值分解的特征进行分析,并将矩阵的奇异值分解应用于向量空间模型,对其进行改进,实现基于语义的信息检索模型,该模型能消除同义词和多义词的影响,提高了文本表示的
【机 构】
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山西运城学院计算机科学与技术系
【出 处】
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现代计算机(专业版)
【发表日期】
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2011年06期
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