【摘 要】
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在海量信息中,提高信息检索的精确率和智能化程度,是人类不断探索的课题,传统的信息检索方法中,对检索返回结果的处理较少,导致检索的精确率不高.针对该问题,设计了基于最大生成树的聚类算法和用户兴趣挖掘算法,对召回的大量结果进行无指导的文本聚类,并结合用户兴趣对文档进行相关分析,这样用户只考虑那些相关的文档,从而缩小用户浏览文档的数量,实现个性化检索,提高了检索效率,并在研究的技术基础上,设计了个性化信
【机 构】
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河北农业大学信息学院,保定,071001;北京理工大学计算机系,北京,100081 河北农业大学信
【出 处】
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2005年中国模糊逻辑与计算智能联合学术会议
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在海量信息中,提高信息检索的精确率和智能化程度,是人类不断探索的课题,传统的信息检索方法中,对检索返回结果的处理较少,导致检索的精确率不高.针对该问题,设计了基于最大生成树的聚类算法和用户兴趣挖掘算法,对召回的大量结果进行无指导的文本聚类,并结合用户兴趣对文档进行相关分析,这样用户只考虑那些相关的文档,从而缩小用户浏览文档的数量,实现个性化检索,提高了检索效率,并在研究的技术基础上,设计了个性化信息检索的实现策略.
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