【摘 要】
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随着国内学术期刊的发展,传统的检索方式已不能满足用户的检索需求,如何快速高效地从中检索出用户需要的信息是学术期刊APP检索面临的关键问题。为解决上述问题,本文提出一种
【机 构】
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山西财经大学信息管理学院,中国科学院文献情报中心
【基金项目】
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2017年度山西省哲学社会科学课题“山西智库建设中文献情报资源服务平台构建研究”(编号:晋规办字[2017]2号);山西财经大学教学改革创新项目“新媒体时代基于元素养的信息检索课程教学模式探讨”(编号:2019218)资助
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随着国内学术期刊的发展,传统的检索方式已不能满足用户的检索需求,如何快速高效地从中检索出用户需要的信息是学术期刊APP检索面临的关键问题。为解决上述问题,本文提出一种智能交互式检索框架,利用深度学习和相关反馈技术来分析数据,发现检索对象内在特征及其相互联系,增强检索的准确性。智能交互式检索模型聚焦于用户和系统之间的交互行为,充分考虑用户的情境感知和交互行为,实验验证该模型可有效提高检索效率。
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