排序方式: 共有11条查询结果,搜索用时 15 毫秒
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信息检索中通过网页链接信息提取文档内部关系进行搜索结果重排可以提升检索系统的性能。通过Markov网络来展现文档内部关系,该网络更直观地解释了文档间的语义相关性,利用这种文档内部语义关系计算文档重要性对检索结果进行重排。根据文档分布特征阐述了Markov文档网络的构造算法,讨论了Top-k及其相关文档的重要性评分算法,修正初始检索的文档评分。通过这种方式,既保持了文档图的查询相关性,又丰富了文档内部关系,扩大了重排序范围。实验表明,在多个标准文档集上基于Markov网络的结果重排技术对检索性能有较大的稳定提升。 相似文献
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高校校园文化建设论略 总被引:2,自引:0,他引:2
涂伟 《重庆三峡学院学报》2006,22(6):116-119
本文从探讨高校校园文化的内涵、功能和作用出发,探索了作为高校校园文化的本质和内核的校园精神,在此基础上阐释了高校校园文化对人类文化的创造、发展、传承的重要影响;高校校园文化对高校发展以及大学生全面成才的重要性,并对高校校园文化建设进行了简略的论述。 相似文献
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本文对我校文科综合实验中心建设的总体思路、各实验室的功能及信息化建设的实际情况进行了简单介绍,并阐述了文科综合实验中心的建设在培养大学文科类学生实践能力方面所起的作用。 相似文献
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全局分析方法是一种常用而能有效改善信息检索效果的查询扩展方法。通过计算词间相似度构造M arkov网络模型;然后由此模型加强候选词集中的词相关性描述,并提取了在Markov网络中词间的团结构;通过在查询中加入查询词所在团中的其他候选词进行查询扩展。实验表明基于Markov网络团的信息检索模型的检索效果优于基于一般的相似性矩阵查询扩展的检索效果;基于团提取方法的查询扩展的检索效果优于普通的基于提取方法的查询扩展检索效果。 相似文献
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传统的查询扩展技术大都依据单个查询词的相关性来扩展查询词,忽略了查询词之间的相关性以及查询扩展词的不同重要程度,使得扩展效果不佳。针对此问题,提出了一种基于PageRank算法的查询扩展模型,该模型在Markov网络检索模型的基础上,从查询本身出发,将所有与查询相关的词组成Markov查询关联子网,在此子网上应用PageRank算法来计算候选扩展词的权重,由权重序来确定扩展词的选取,排名前列的扩展词进入检索阶段,消除噪音,提高检索效率。在标准数据集上的实验结果表明,本文提出的模型能有效地改善检索效果。 相似文献