【摘 要】
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针对传统的关联书目检索方法存在检索消耗代价比较高、检索时间过长、相对误差较大等问题,提出了一种基于局部描述符聚类的关联书目智能检索方法。分析当前云计算环境下的关
【基金项目】
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湖北省高校图工委基金项目(2017YB05)
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针对传统的关联书目检索方法存在检索消耗代价比较高、检索时间过长、相对误差较大等问题,提出了一种基于局部描述符聚类的关联书目智能检索方法。分析当前云计算环境下的关联书目结构模型,计算关联书目的离散样本频谱特征,完成关联书目矩阵描述符聚类。引用模糊集算法准确查询聚类关联书目的局部描述符,对经过聚类的数据进行二次聚类计算,将其类边缘进行细分,根据加载判别函数实现关联书目的定位,完成基于局部描述符聚类的关联书目智能检索。实验结果表明,所提方法在进行关联书目检索时,检索时间较短、误差较小,检索代价消耗比较低。
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