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SDQE: towards automatic semantic query optimization in P2P systems

机译：SDQE：面向P2P系统中的自动语义查询优化

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Conventional information retrieval technology (i.e. VSM) faces many difficulties when being implemented in complex P2P systems for the lack of global statistic information (e.g. IDF) and central services. In this paper, we suggest a novel query optimization scheme (Semantic Dual Query Expansion, SDQE) that makes full use of the context information supplied by the local document collection. Latent Semantic Indexing (LSI) is used to explore the local context information. By comparing the different local context information hidden in different document collections, it is possible to solve the synonymy-polysemy problem in VSM. The experiments prove that our scheme is effective to improve the retrieval performance in P2P systems without knowing the global statistic information.
机译：由于缺乏全球统计信息（例如IDF）和中央服务，常规信息检索技术（即VSM）在复杂的P2P系统中实施时面临许多困难。在本文中，我们提出了一种新颖的查询优化方案（语义双重查询扩展，SDQE），该方案充分利用了本地文档集合提供的上下文信息。潜在语义索引（LSI）用于探索本地上下文信息。通过比较隐藏在不同文档集中的不同本地上下文信息，可以解决VSM中的同义词-多义性问题。实验证明，该方案在不了解全局统计信息的情况下，可有效提高P2P系统的检索性能。

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