發(fā)布時間：2019-08-05 07:37

【摘要】：本文針對目前搜索引擎存在的檢索結(jié)果缺乏組織導(dǎo)致檢準(zhǔn)率不高的問題,提出一種基于主題和分眾分類的信息檢索優(yōu)化方法。首先對用戶檢索主題進(jìn)行獲取和表達(dá),然后以社會標(biāo)簽為聚類項,采用向量空間模型實現(xiàn)基于分眾分類的文檔主題聚類,并將檢索結(jié)果按相似度和標(biāo)簽"受歡迎度"復(fù)合排序,達(dá)到提高檢索準(zhǔn)確率和優(yōu)化檢索的效果。
【圖文】：

通過對分眾分類形成的標(biāo)簽(Tags)進(jìn)行社群聚類,給網(wǎng)絡(luò)文檔加上主題標(biāo)記并自動聚類。檢索優(yōu)化方案如錯誤,未找到引用源,如圖1所示。具體的實現(xiàn)技術(shù)及方法在后兩節(jié)中詳述。圖1　基于主題和分眾分類的檢索優(yōu)化示意圖2　用戶檢索主題獲取與表達(dá)為了彌補(bǔ)關(guān)鍵詞檢索的不足,必須在檢索中引入檢索主題因素,過濾不相關(guān)主題內(nèi)容。為了與通常意義上的主題相區(qū)別,本文對用戶檢索主題定義如下:定義1　用戶檢索主題:用戶檢索主題T是一個表達(dá)用戶信息需求傾向的語義標(biāo)簽序列,設(shè)V1為用戶使用的關(guān)鍵詞記錄集合,V2為網(wǎng)絡(luò)文檔語義標(biāo)簽集,則:T={t|t∈V1∩V2, P(ti)>P(tj)}(0<i<j<n)(1)P(t)為主題詞t在檢索中被用戶使用的頻率

獲取社會書簽集之后,經(jīng)過興趣修正步驟,去除重復(fù)標(biāo)簽和無意義語詞(如時間標(biāo)簽等),加入至V1后再求取T序列。整個主題獲取與表達(dá)的處理流程如圖2所示。3　基于分眾分類的文檔主題聚類文檔聚類最常用的就是向量空間模型(SVM)。SVM采用詞頻統(tǒng)計等方法提取每篇文檔的關(guān)鍵詞,將文檔表示為由這些關(guān)鍵詞組成的詞條T (T1, T2,…, Tn) (n為關(guān)鍵詞數(shù)量)。通過TF/IDF加權(quán)算出各個關(guān)鍵詞的權(quán)重,—109—　·情報理論與實踐·
【作者單位】： 解放軍南京政治學(xué)院上海分院軍事信息管理系;
【分類號】：G354

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：2523003