检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,合肥230039 [2]合肥学院网络与智能信息处理重点实验室,合肥230601
出 处:《计算机工程》2010年第12期55-57,共3页Computer Engineering
基 金:安徽省自然科学基金资助项目(050420204);安徽省高校自然科学研究基金资助项目(2006kj055B)
摘 要:为提高信息检索的查全率和查准率,提出改进的本体语义相似度计算方法,利用本体中概念语义相似度对检索结果文档的分值进行重新计算,过滤掉与原始查询相关度较小的文档。给出定义查询扩展中的迭代参数,减少进行扩展的次数,提高查询效率。利用开源工具Jena,Lucene进行文本语义检索测试,验证该方法的可行性和有效性。To enhance information retrieval recall and precision, this paper proposes an improved method of calculating ontology semantic similarity. To filter out the document which has smaller related degree with origin query, the scores of search results document are re-calculated by use of ontology semantic similarity. Put forward a definition of the iterative query expansion parameters, reducing the number of expansion and improve the efficiency of query. By using open source tools Jena, Lucene for text semantic retrieval test, the proposed method is verified feasibility and effectiveness.
分 类 号:TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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