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智能N维向量的空间模型
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TP391

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Intelligent N - Dimension Vector Space Model
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    摘要:

    传统向量空间模型在计算复杂度、查询性能、智能性方面存在种种缺陷。在其基础上,提出了智能[WTBX]N维向量空间模型,[WTBZ]改进了文档特征向量生成的算法,使用局部统计数据计算特征向量,大大降低了计算复杂度。模型采用用户点击作为反馈,提出了对初始的文档特征向量和用户查询向量进行调整的算法。最后,从理论上对两种模型的性能进行了对比分析。

    Abstract:

    There are disadvantages of traditional vector space model in computational complexity, query efficiency and intelligence. Based on the traditional vector space model, an intelligent N - dimension vector space model (INDVSM) is proposed. INDVSM shows distinct improvement in the computational complexity of document vectors by using a refined algorithm based on local information, and it takes the user's clicks as feedback to tune the initial vectors of documents and queries. Meanwhile the tuning algorithm is also presented and these two models are compared theoretically.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

史德琴,余莉.智能N维向量的空间模型[J].空军工程大学学报,2004,(3):83-86

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  • 在线发布日期: 2015-11-17
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