欢迎您！东篱公司
退出
-
申报数据库
-
立项数据库
-
成果数据库
-
项目获奖数据库
位置：立项数据库 > 立项详情页
中文摘要：
随着社会化网络的飞速发展，协同检索成为信息检索领域的研究热点，它对于提高社区内用户检索的准确率和效率具有重要的实际意义。社区不断变化，因此需要对社区信息持续更新，但检索过程的特点为此造成了很大困难，包括①数据稀疏；②特征空间维度高；③数据更新频繁。本课题围绕以上三个特点展开研究，内容包括⑴三维空间相关性模型建立由用户、查询和文档构成的三维空间，并采用概率方法量化三个维度间的相关性；⑵基于联合聚类的社区动态确定方法针对检索过程的特点①和②，将原本仅用于分析二维列联表的信息论联合聚类方法进行扩展，使之适用于分析三维问题，进而动态确定用户社区；⑶增量学习机制针对检索过程的特点③，从数据所在维入手，增量更新三维概率关系及联合聚类结果。本课题基于三维空间的概率关系，重点围绕社区的动态更新问题，兼顾理论分析和实践验证，为协同检索方法的进一步研究与应用提供新的思路。
结论摘要：
英文主题词information bottleneck；information retrieval；fuzzy clustering；co-clustering；incremental clustering
成果综合统计
期刊论文
会议论文
专利
获奖
著作
期刊论文
相关项目
刘永利的项目
