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传统的数据检索模型忽略了信息之间的关联性,从海量、离散分布的数据中提取有效相关的内容不仅消耗大量的系统资源,较高的信息查找复杂度降低了系统检索性能,而且抽取结果相关度低导致无法满足用户需求。论文提出了一个基于贝叶斯的多维数据分类模型,利用数据之间存在的关联性将数据按照不同搜索维度进行分类管理。根据实验结果表明,该模型能够有效地提高数据查询效率。