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为提高医学文献检索的效率和检索结果输出的有效性,快速客观地为科研人员提供高信度、低冗余的参考文献,实现检索结果按相关度排序输出,就基于向量空间模型的文献相关度计算方案进行探讨,提出基于相关度的医学文献聚类分析和相关度排序。 相似文献
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基于文献内聚度的非相关文献知识发现排序方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在对现有非相关文献知识发现中间集排序方法进行分析的基础上,以共现理论为基础,以主题关联度为着眼点,提出基于文献内聚度加权的B排序方法.并以Swanson的早期发现之一为基础,考察经文献内聚度加权和逆文献频率加权两种方法排序筛选后B的范围以及目标关联词和目标关联对的出现情况,以此作为评价其对B影响的依据.结果表明基于文献内聚度加权法能显著提高B的质量,从而提高发现效率. 相似文献
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为弥补国际查新检索时DIALOG国际联机系统的局限性,本文以理论结合实例的方式,介绍了如何充分利用Web of Science(简称WoS)数据库的多种排序、分析结果、引文索引等功能,快速检索到可比性较高的相关文献,并从中抽取和扩展关键词,根据文献与查新项目的相关度完善检索式。实践证明WoS和DIALOG结合使用能够促使国际查新的成本和质量实现双赢。 相似文献
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鉴于关键词对大规模文献检索和文本内容分析的基础作用,本文提出了一种基于语义文本图的无监督关键词抽取算法,重点对传统基于图(graph-based)方法中的文本图构建和词加权方式进行改进。为了使文本图保留更多的语义和结构信息,算法根据单词在句子中的语义依存关系,生成由概念连接、等价隶属、功能属性和修饰限定四种属性边构成的语义文本图,省去传统图生成方法中所需要的窗口长度参数设定。在此基础上,本文提出融合关键词位置信息、概念层级和连接强度的词权重计算方法,并对词语的重要性排序,最终选择高得分节点构成摘要文本的关键词集合。在四个开放语料上的实验结果显示,本文提出的方法抽词效果优于其他三个同类baseline算法,F1值最高为0.570。 相似文献
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基于关键词和摘要相关度的文献聚类研究 总被引:1,自引:0,他引:1
现有的文献聚类方法都是通过文献关键词来进行的.本文在研究大量文献聚类方法的基础上,提出了一种通过文献关键词和摘要进行加权的新的文献聚类算法.首先,改进了传统相似度计算的方法,设计出基于关键词和摘要词加权的相似度公式,使文献相似度计算更加精确.其次,基于"文献距离越大,聚为一类的概率越小"的思想,提出了一种"最大距离聚类法",并给出了算法的详细步骤.最后,实现算法并进行了大量的实验仿真.通过改进相似度计算公式,调整关键词和摘要词的权重,提高了聚类的质量.结果表明,本文提出的文献聚类算法是一种行之有效的方法. 相似文献
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基于词序的多关键词加权检索融合研究 总被引:1,自引:0,他引:1
李培 《现代图书情报技术》2008,3(10):32-37
分析国内外目前报道的三种元搜索多关键词加权方法,指出这些方法存在忽视词序的问题;进而提出结合词序特征的多关键词综合加权方法,对多关键词加权方法做重要改进;此外研究基于D-S理论的元搜索结果融合方法;实验表明,该方法可以明显提高检索性能。 相似文献