[1]张成伟 郑诚.基于改进VSM的文本信息检索研究[J].计算机技术与发展,2009,(01):71-73.
　ZHANG Cheng-wei,ZHENG Cheng.Research of Text Information Retrieval Based on Improved VSM[J].,2009,(01):71-73.
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基于改进VSM的文本信息检索研究()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2009年01期
页码:
71-73
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Research of Text Information Retrieval Based on Improved VSM
文章编号:
1673-629X（2009）01-0071-03
作者:
张成伟1; 2 郑诚1; 2
[1]安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室[2]安徽大学计算机科学与技术学院
Author(s):
ZHANG Cheng-wei1; 2;  ZHENG Cheng1; 2
[1]Ministry of Education Key Lab. of Intelligent Computing ＆ Signal Processing,Anhui University,[2]School of Computer Science and Technology of Anhui University
关键词:
文本信息检索; 本体; 向量空间模型; 语义匹配
Keywords:
text information retrieval;  ontology;  vector space model;  semantic matching
分类号:
TP311
文献标志码:
A
摘要:
网络信息的激增和多样化给有效的信息检索带来了种种困难，目前的检索工具忽视了很多文本中所隐含的语义信息，从而导致检索时效率低下，很难满足用户的查询要求。提出了一种基于向量空间模型改进的文本信息检索方法。把本体技术引人到传统的文本信息检索系统中，利用领域本体中概念相似度计算对向量空间模型进行改进，从而实现一个高效的文本检索系统，并简述了系统的模型。实例证明，该方法可以很好地提高文本信息检索的查全率和查准率。
Abstract:
The rapid growth and diversities of web information bring a lot of difficulties to the efficient information retrieval, but the current text information retrieval tools ignore the connotative semantic content for texts. The inefficient retrieval is diffic

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备注/Memo

备注/Memo:
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项目（2006kj055B)张成伟(1985-)，男，安徽肥东人，硕士研究生，研究方向为数据挖掘、语义web；郑诚，博士，副教授，主要从事数据挖掘、机器学习方向的研究。
更新日期/Last Update: 1900-01-01