【摘 要】
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为了提高网络空间中信息检索的查准率和查全率,提出基于语义图模型的跨语言网络信息检索方法.构建图拓扑结构模型,根据图拓扑结构提取跨语言网络信息特征,在此基础上,采用欧
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为了提高网络空间中信息检索的查准率和查全率,提出基于语义图模型的跨语言网络信息检索方法.构建图拓扑结构模型,根据图拓扑结构提取跨语言网络信息特征,在此基础上,采用欧式距离方法对其进行关联规则挖掘,根据语义图模型的属性分布特性进行模糊聚类处理,结合语法性的关键程度与语法性的模糊聚类原则,实现对跨语言网络信息检索优化.仿真结果表明,采用该方法进行跨语言网络信息检索的查准率较高,查全率较好,对网络空间中的信息检测和识别具有很好的应用价值.
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