【摘要】：以對(duì)象為基本檢索單位的Web對(duì)象搜索技術(shù)正成為下一代智能搜索引擎的主要發(fā)展方向之一,而由于一些對(duì)象的部分屬性具有時(shí)變性,高精度的時(shí)變對(duì)象辨識(shí)技術(shù)就成為實(shí)現(xiàn)高精度Web對(duì)象搜索的重要前提之一。從Web對(duì)象的不同屬性具有對(duì)對(duì)象本質(zhì)不同的表征能力、概率分布型屬性值的演變大多服從某種分布以及確定型屬性通常能比概率分布型屬性更大程度地反映對(duì)象的區(qū)分度這些基本思想出發(fā),提出了一種基于相似度計(jì)算的時(shí)變對(duì)象加權(quán)概率辨識(shí)模型。
[Abstract]:The object based Web object search technology is becoming one of the main developing directions of the next generation intelligent search engine. High-precision time-varying object identification technology has become one of the important prerequisites for high-precision Web object search. From the different attributes of the Web object having the ability to represent the nature of the object differently, The evolution of probabilistic attribute values is based on the basic idea that certain distributions and deterministic attributes generally reflect the degree of distinction of objects to a greater extent than probabilistic attributes. This paper presents a weighted probability identification model for time-varying objects based on similarity calculation.
【作者單位】： 重慶工商大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與信息工程學(xué)院;
【基金】：“日元貸款人才培養(yǎng)計(jì)劃”(C01-P158)赴日訪(fǎng)問(wèn)學(xué)者項(xiàng)目資助
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.3

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本文編號(hào)：2414620