排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 0 毫秒
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为提高基于Agent的信息检索系统在海量的网络信息检索中查询准确率,提出了基于多兴趣Agent层次结构的检索系统模型（IRHOMIA,information retrieval system based on hierarchically organizedofmulti-interest Agent）,模型对查询信息进行了兴趣预测并生成了用户兴趣项权重向量,输入到训练过的神经网络并把输出层生成向量中的每个值与给定的阈值进行比较来确定将查询任务分配给其他兴趣Agent或者是拥有相应资源的查询工具。试验表明,IRHOMIA在预测用户兴趣的效果和推荐搜索信息的准确率方面比传统的检索系统以及单兴趣Agent检索系统IRHOIA有5%以上的提高。 相似文献
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为提高基于Agent的信息检索系统在海量的网络信息检索中查询准确率,提出了基于多兴趣Agent层次结构的检索系统模型(IRHOMIA,information retrieval system based on hierarchically organized of multi-interest Agent),模型对查询信息进行了兴趣预测并生成了用户兴趣项权重向量,输入到训练过的神经网络并把输出层生成向量中的每个值与给定的阈值进行比较来确定将查询任务分配给其他兴趣Agent或者是拥有相应资源的查询工具.试验表明,IRHOMIA在预测用户兴趣的效果和推荐搜索信息的准确率方面比传统的检索系统以及单兴趣Agent检索系统IRHOIA有5%以上的提高. 相似文献
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