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基于最小风险的贝叶斯决策理论相关反馈方法
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]浙江师范大学数理与信息工程学院
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60773197);; 浙江省自然科学基金资助项目(Y107750)
中文摘要:

在对之前的相关反馈技术的问题和不足进行总结的基础上,提出一种基于最小风险的贝叶斯决策理论相关反馈方法,通过一种自适应机制产生记忆,同时应用最小风险来使用户获得满意的检索结果。实验结果表明该方法准确率高、响应速度快。

英文摘要:

Based on the summing up of some problems and deficiencies of relevance feedback the day before,this paper proposed Bayesian decision theory relevance feedback method based on minimum risk,in which producing memory through a adaptive mechanism,and applying minimum risk to satisfy users with the retrieval results.Experimental result shows that it is a method with high accuracy and fast response speed.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049