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首页> 外文会议>2014 International Conference on Advances in Engineering and Technology Research >Comparative study of information retrieval models used in search engine
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Comparative study of information retrieval models used in search engine

机译：搜索引擎中信息检索模型的比较研究

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Information retrieval is the methods of retrieving all the relevant information from a large collection of information. We will focus on the performance of the different information retrieval model based upon these models properties. Search engines used the property of these models for identifying the users given query for retrieving the information from the World Wide Web and form some specific application domain. If the user query is matched the search engine is able to precede the user query and retrieve the relevant information that is being searched by the user. Search engines which usually allow the information retrieval accuracy by using the Boolean Model, Vector Space Model and Probabilistic Model. In our paper we analyze precision and recall of these three models and compared by using different parameters.
机译：信息检索是从大量信息中检索所有相关信息的方法。我们将基于这些模型的属性，着重研究不同信息检索模型的性能。搜索引擎使用这些模型的属性来识别给定查询的用户，以便从万维网检索信息并形成某些特定的应用程序域。如果用户查询匹配，则搜索引擎能够在用户查询之前，并检索用户正在搜索的相关信息。搜索引擎通常使用布尔模型，向量空间模型和概率模型来提高信息检索的准确性。在本文中，我们分析了这三个模型的精度和召回率，并使用不同的参数进行了比较。

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