基于智能聚类的相关度内容检索方法

高慧颖; 甘仞初

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基于智能聚类的相关度内容检索方法

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为了提高内容检索的相关度与检索效率,基于信息系统理论与自组织神经网络理论,提出基于智能聚类的相关度检索方法,并设计了检索算法.经过训练的自组织神经网络通过对查询需求进行聚类,使得内容的检索只在与查询需求同类的文本内容中进行,提高了检索效率,并通过在同一个向量空间对查询向量与文本内容的语义向量进行相似度衡量,为用户选择更相关的内容提供依据.设计开发了基于智能聚类的内容检索试验平台,验证了该方法的有效性.

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来源
《北京理工大学学报》 |2005年第12期|1075-1078|共4页
作者
高慧颖; 甘仞初;
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作者单位

北京理工大学管理与经济学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;人工神经网络与计算;
关键词
聚类分析; 相似度; 语义向量; 内容检索; 内容管理;

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