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XML检索中基于聚类的查询词扩展
  • ISSN号:1001-0548
  • 期刊名称:《电子科技大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.3[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]江西财经大学信息管理学院, [2]江西财经大学数据与知识工程江西省高校重点实验室
  • 相关基金:国家自然科学基金(60763001);国家社会科学基金(07BTQ025);江西省自然科学基金(2007GZS0082);江西省教育厅科技重点项目(GJJ08506)
中文摘要:

XML文档是一种半结构化的数据,它包含的结构信息可有效解决传统文本信息检索中存在的语言二义性等问题。但用户提出的查询质量低并没有得到解决,因此需要通过反馈等手段来解决这一问题。该文提出了一种基于聚类的XML信息检索的查询词扩展方法,利用聚类手段来确定用户查询的对应检索结果的特征,通过提取这些特征来进行查询词扩展,得到更全面的反映用户查询意图的查询条件,提高检索的查全率与查准率。

同期刊论文项目
期刊论文 33 会议论文 14 获奖 2 著作 1
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《电子科技大学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:电子科技大学
  • 主编:周小佳
  • 地址:成都市成华区建设北路二段四号
  • 邮编:610054
  • 邮箱:xuebao@uestc.edu.cn
  • 电话:028-83202308
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-0548
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1207/T
  • 邮发代号:62-34
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊,第二届全国优秀科技期刊二等奖,两次获国家新闻出版署、国家教委“全国高校自然科...,中国期刊方阵双百期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,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:12314