基于加权相似度的相关性排序算法的研究  

Research of relativity ranking algorithm based on weighted similarity

作　　者：王元直[1] 卢潇[1] 钱建立[1,2] 

机构地区：[1]空军工程大学电讯工程学院,陕西西安710077 [2]西北工业大学机电学院,陕西西安710072

出　　处：《电子设计工程》2010年第7期49-50,共2页Electronic Design Engineering

基　　金：陕西省科学技术研究发展计划项目(2007K04-11)

摘　　要：通过研究当前搜索引擎检索信息的不足之处发现,要想提高查准率必须提高相似度,相似度越高,查准率就越高。主要研究语句相关度的相关知识,通过元数据的检索,计算检索的相似度。在此基础上,进一步结合论文元数据之间关系的相互对比,对各个元数据赋予一定权值,提出通过加权的方法进一步提高相似度的方法,经验证结果达到期望要求。In this paper,search engines retrieve information on the current inadequacies of the study found that in order to improve precision rate, the need to improve similarity, similarity the higher the rate, the higher precision. This paper mainly studies the relevance of a knowledge statement,through the meta-data retrieval,calculation of similarity search,on this basis,further papers with the mutual relations between the meta-data comparison of the various meta-data to give a certain weight and put forward through the weighting of the ways to further enhance the similarity method, proven results met the requirements of this article.

关 键 词：相似度 数据 搜索引擎 元数据检索 加权相似度 

分 类 号：TP31[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]