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Study on Documents ofCampus Network
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作者 万伟太 杨林 宋为 《International Journal of Mining Science and Technology》 SCIE EI 1997年第2期66-69,共4页
Campus network establishment belongs to the field of system engineering. It is necessary to carry on cooperation among departments. Standardization is the key to solve the problem, and its core is standardization of d... Campus network establishment belongs to the field of system engineering. It is necessary to carry on cooperation among departments. Standardization is the key to solve the problem, and its core is standardization of documents. Therefore, this paper will be concentrated on the discussion of relevant problems in combination with our campus network practice. 展开更多
关键词 CAMPUS network ENGINEERING document
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基于依赖感知分层神经网络的代码注释增强方法
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作者 张育博 姚开春 +2 位作者 张立波 武延军 赵琛 《软件学报》 北大核心 2026年第2期662-683,共22页
作为软件工程领域的一项新兴技术,源代码自动生成注释旨在为给定的代码片段生成自然语言描述.目前最先进的代码注释技术采用编码器-解码器神经网络模型:编码器提取源代码的语义表示,而解码器则将其转换为人类可读的代码注释.然而,许多... 作为软件工程领域的一项新兴技术,源代码自动生成注释旨在为给定的代码片段生成自然语言描述.目前最先进的代码注释技术采用编码器-解码器神经网络模型:编码器提取源代码的语义表示,而解码器则将其转换为人类可读的代码注释.然而,许多现有方法将输入的代码片段视为独立函数,往往忽略了目标函数与其调用的子函数之间的上下文依赖关系.忽视这些依赖关系可能导致关键语义信息的缺失,从而降低生成注释的质量.为此,提出了一种函数依赖感知的分层代码注释神经网络模型DHCS(dependency-aware hierarchical code summarization).DHCS通过显式建模目标函数与其子函数之间的分层依赖关系,旨在提高代码注释的质量.采用了一个分层编码器,包括子函数编码器和目标函数编码器,使模型能够有效地捕捉局部和上下文的语义表示.同时,引入了一项自监督任务,即掩码子函数预测,以增强子函数的表示学习.此外,提出挖掘子函数的主题分布,并将其与主题感知的复制机制相结合,集成到注释解码器中.因此,它能够直接从子函数中提取关键信息,从而更有效地生成目标函数的注释.最后,在针对Python、Java和Go语言构建的3个真实数据集上进行了大量实验,结果充分验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 代码注释生成 API文档 分层神经网络 自监督任务
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数字人文视域下基于多层网络+GIS的历史文献知识发现研究——以西北解放主要战役为例
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作者 滕玥 吕相舟 +1 位作者 徐士伦 邓君 《现代情报》 北大核心 2026年第1期187-196,共10页
[目的/意义]多维度的数据信息能够为历史文献的知识发现提供更丰富的研究视角与知识服务。现有研究中的传统网络分析受限于数据维度的制约,亟须能够支撑多数据维度、多关联类型的网络分析方法为历史文献知识发现赋能。[方法/过程]本文... [目的/意义]多维度的数据信息能够为历史文献的知识发现提供更丰富的研究视角与知识服务。现有研究中的传统网络分析受限于数据维度的制约,亟须能够支撑多数据维度、多关联类型的网络分析方法为历史文献知识发现赋能。[方法/过程]本文提出了以PLM-NERE-MMNs架构为核心的历史文献知识发现模型,并对经典的多层网络进行改进。基于所提出的模型,根据西北解放主要战役的历史报纸文献进行实证研究。[结果/结论]研究结果表明,改进后的多层网络能够有效地表达历史文献中的多维度信息,有助于发现文献范围之外的潜在知识。本研究提出的以PLM-NERE-MMNs架构为核心的历史文献知识发现模型,为数字人文视域下的历史文献知识发现研究提供了新的方法与视角。 展开更多
关键词 数字人文 多层网络 GIS 历史文献 知识发现
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结合关键字提取和图对比学习的文档版面分析
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作者 马晓松 刘杰 +1 位作者 李晓辉 郭颖 《小型微型计算机系统》 北大核心 2026年第1期150-156,共7页
文档版面分析是信息检索和文档理解领域的重要任务和必要前提.传统的文档版面分析方法往往忽略了文本内容与结构之间的深度关联.本文提出了基于图神经网络结合大语言模型和图对比学习的方法,以提高文档版面分析的精确度.首先,通过大语... 文档版面分析是信息检索和文档理解领域的重要任务和必要前提.传统的文档版面分析方法往往忽略了文本内容与结构之间的深度关联.本文提出了基于图神经网络结合大语言模型和图对比学习的方法,以提高文档版面分析的精确度.首先,通过大语言模型自动提取关键字并融合到图节点中,增强了图神经网络对文档内容与结构的理解.其次,采用图对比学习,通过视图间对比损失优化节点表示,使模型更有效地区分文档布局模式.实验结果表明,在DocLayNet数据集上的测试中,该方法显著提升了文档版面分析的准确率,优于现有的基准方法.本文的方法为文档理解与信息提取领域提供了一种新的技术路径,有望在更多实际应用中得到广泛应用. 展开更多
关键词 图神经网络 大模型 多模态 图对比学习 文档版面分析
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Artificial neural network-based merging score for Meta search engine 被引量:2
5
作者 P.Vijaya G.Raju Santosh Kumar Ray 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2016年第10期2604-2615,共12页
Several users use metasearch engines directly or indirectly to access and gather data from more than one data sources. The effectiveness of a metasearch engine is majorly determined by the quality of the results and i... Several users use metasearch engines directly or indirectly to access and gather data from more than one data sources. The effectiveness of a metasearch engine is majorly determined by the quality of the results and it returns and in response to user queries. The rank aggregation methods which have been proposed until now exploits very limited set of parameters such as total number of used resources and the rankings they achieved from each individual resource. In this work, we use the neural network to merge the score computation module effectively. Initially, we give a query to different search engines and the top n list from each search engine is chosen for further processing our technique. We then merge the top n list based on unique links and we do some parameter calculations such as title based calculation, snippet based calculation, content based calculation, domain calculation, position calculation and co-occurrence calculation. We give the solutions of the calculations with user given ranking of links to the neural network to train the system. The system then rank and merge the links we obtain from different search engines for the query we give. Experimentation results reports a retrieval effectiveness of about 80%, precision of about 79% for user queries and about 72% for benchmark queries. The proposed technique also includes a response time of about 76 ms for 50 links and 144 ms for 100 links. 展开更多
关键词 metasearch engine neural network retrieval of documents ranking list
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A SPEECH RECOGNITION METHOD USING COMPETITIVE AND SELECTIVE LEARNING NEURAL NETWORKS
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作者 徐雄 胡光锐 严永红 《Journal of Shanghai Jiaotong university(Science)》 EI 2000年第2期10-13,共4页
On the basis of asymptotic theory of Gersho, the isodistortion principle of vector clustering was discussed and a kind of competitive and selective learning method (CSL) which may avoid local optimization and have exc... On the basis of asymptotic theory of Gersho, the isodistortion principle of vector clustering was discussed and a kind of competitive and selective learning method (CSL) which may avoid local optimization and have excellent result in application to clusters of HMM model was also proposed. In combining the parallel, self organizational hierarchical neural networks (PSHNN) to reclassify the scores of every form output by HMM, the CSL speech recognition rate is obviously elevated. 展开更多
关键词 SPEECH recognition COMPETITIVE LEARNING classification NEURAL networks document code:A
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Research and Analysis of Grammatical Error Correction Technology for Chinese Documents
7
作者 Wei Jin Feng Jiang +2 位作者 Xiulai Wang Ningling Ma Yutao Zhang 《Journal of Computer and Communications》 2024年第8期202-223,共22页
With the widespread use of Chinese globally, the number of Chinese learners has been increasing, leading to various grammatical errors among beginners. Additionally, as domestic efforts to develop industrial informati... With the widespread use of Chinese globally, the number of Chinese learners has been increasing, leading to various grammatical errors among beginners. Additionally, as domestic efforts to develop industrial information grow, electronic documents have also proliferated. When dealing with numerous electronic documents and texts written by Chinese beginners, manually written texts often contain hidden grammatical errors, posing a significant challenge to traditional manual proofreading. Correcting these grammatical errors is crucial to ensure fluency and readability. However, certain special types of text grammar or logical errors can have a huge impact, and manually proofreading a large number of texts individually is clearly impractical. Consequently, research on text error correction techniques has garnered significant attention in recent years. The advent and advancement of deep learning have paved the way for sequence-to-sequence learning methods to be extensively applied to the task of text error correction. This paper presents a comprehensive analysis of Chinese text grammar error correction technology, elaborates on its current research status, discusses existing problems, proposes preliminary solutions, and conducts experiments using judicial documents as an example. The aim is to provide a feasible research approach for Chinese text error correction technology. 展开更多
关键词 Chinese Text Error Judicial documents Neural network Deep Learning TRANSFORMER
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The Role of Rare Terms in Enhancing the Performance of Polynomial Networks Based Text Categorization
8
作者 Mayy M. Al-Tahrawi 《Journal of Intelligent Learning Systems and Applications》 2013年第2期84-89,共6页
In this paper, the role of rare or infrequent terms in enhancing the accuracy of English Text Categorization using Polynomial Networks (PNs) is investigated. To study the impact of rare terms in enhancing the accuracy... In this paper, the role of rare or infrequent terms in enhancing the accuracy of English Text Categorization using Polynomial Networks (PNs) is investigated. To study the impact of rare terms in enhancing the accuracy of PNs-based text categorization, different term reduction criteria as well as different term weighting schemes were experimented on the Reuters Corpus using PNs. Each term weighting scheme on each reduced term set was tested once keeping the rare terms and another time removing them. All the experiments conducted in this research show that keeping rare terms substantially improves the performance of Polynomial Networks in Text Categorization, regardless of the term reduction method, the number of terms used in classification, or the term weighting scheme adopted. 展开更多
关键词 POLYNOMIAL networkS TEXT CATEGORIZATION document Classification Infrequent TERMS RARE TERMS
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多向堆叠记忆网络在证件图像篡改检测中的应用 被引量:1
9
作者 赵卫东 黄见 +1 位作者 张睿 吴乾奕 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第2期346-352,共7页
随着金融线上业务的迅猛发展,篡改图像信息的问题在风控环节频繁出现.然而,现有的篡改检测模型在处理证件图片的准确性和应对环境干扰方面亟需加强.为解决这一问题,本文提出了一种二阶段篡改检测模型:在第1阶段中,通过将简单堆叠长短期... 随着金融线上业务的迅猛发展,篡改图像信息的问题在风控环节频繁出现.然而,现有的篡改检测模型在处理证件图片的准确性和应对环境干扰方面亟需加强.为解决这一问题,本文提出了一种二阶段篡改检测模型:在第1阶段中,通过将简单堆叠长短期记忆网络改进为多方向堆叠记忆网络,弥补了篡改特征对比方向单一的问题,并且兼顾了图像的位置信息,从而提高篡改鉴别准确率.第2阶段是在初步确定篡改区域后,基于篡改区域外围多层邻域的纹理特征,以注意力机制为核心推测中心区域纹理特征值,再与原中心区域纹理特征值对比筛选假阳性区域.实验表明,本文的改进方法是有效的. 展开更多
关键词 篡改检测 证件图像 多向堆叠记忆网络 多邻域纹理特征
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民用无人机事故致因文本挖掘和社会网络分析 被引量:1
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作者 李柯 王东煌 罗帆 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第7期2709-2716,共8页
为明确民用无人机事故致因及其关联性,借助文本挖掘技术完成122份民用无人机事故报告的结构化处理,采用词频-逆文档频率(Term Frequency-Inverse Document Frequency, TF-IDF)算法提取出23项事故致因关键词;运用社会网络分析(Social Net... 为明确民用无人机事故致因及其关联性,借助文本挖掘技术完成122份民用无人机事故报告的结构化处理,采用词频-逆文档频率(Term Frequency-Inverse Document Frequency, TF-IDF)算法提取出23项事故致因关键词;运用社会网络分析(Social Network Analysis, SNA)方法和Gephi、Ucinet等软件构建民用无人机事故致因共现网络,完成网络中心性分析和核心边缘结构分析,以了解各事故致因节点的重要性和网络结构特征。结果表明:机械结构故障、动力系统故障等源自无人机自身的致因是造成事故的主要原因;飞行失控、检查不足、天气意外因素等8项致因位于致因网络的核心区域,归属于核心致因,其余15项为边缘致因;基于核心致因构建并分析核心-边缘致因集合,有助于为民用无人机事故防控提供对策建议,从而促进低空经济产业健康有序发展。 展开更多
关键词 安全工程 文本挖掘 社会网络分析 词频-逆文档频率 无人机事故
原文传递
基于LoRA微调大模型在网络安全等级保护测评报告质量检测中的应用研究
11
作者 吴建华 刘振宇 +3 位作者 曾睿 王文瑄 易勇 王世轶 《数据与计算发展前沿(中英文)》 2025年第6期111-123,共13页
【目的/意义】网络安全等级保护测评对提升网络系统的安全性、满足合规要求以及促进持续改进具有非常重要的意义。但是,测评记录的错误、矛盾等情况在报告中时有发生,严重的甚至会影响到报告的结论。【方法】因此,本文创新性地提出将基... 【目的/意义】网络安全等级保护测评对提升网络系统的安全性、满足合规要求以及促进持续改进具有非常重要的意义。但是,测评记录的错误、矛盾等情况在报告中时有发生,严重的甚至会影响到报告的结论。【方法】因此,本文创新性地提出将基于LoRA微调的大语言模型应用于等保报告审核。本文先将检测需求转换为一个基于逻辑推理和自然语言理解的多分类任务,然后据此构建微调数据集,并基于该数据集对glm-4-9b-1m-chat、chatglm3-6b与deepseek-r1-distill-qwen-7b大模型进行微调。【结果】实验结果显示,微调后的大模型与基座模型相比,其Bleu-4和Rouge-1值有大幅提升,并且多分类的准确率达到了87%。【结论】经过微调,大模型的输出质量更高,能较好地满足等级保护测评报告质量检测这一垂直领域的要求。本文提出的LoRA微调大模型为等级保护测评报告等类型的文档质量检测提供了新思路。 展开更多
关键词 大语言模型 LoRA微调 网络安全 文档质量检测 等保测评
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论司法公共表达与“网库并行”案例发布模式的建构 被引量:4
12
作者 张杰 《交大法学》 北大核心 2025年第1期68-85,共18页
司法公共表达是司法公开内容质效的提升,也与法律沟通存在区别。案例是司法公共表达的重要载体。一国案例发布模式应当根据法域特征、法治传统以及民众心理等综合选择,并契合司法公共表达效果予以优化。我国应当采取上级司法机关审核后... 司法公共表达是司法公开内容质效的提升,也与法律沟通存在区别。案例是司法公共表达的重要载体。一国案例发布模式应当根据法域特征、法治传统以及民众心理等综合选择,并契合司法公共表达效果予以优化。我国应当采取上级司法机关审核后选择性公开的方式发布案例。当前我国形成了“中国裁判文书网”发布文书案例和“人民法院案例库”收录典型案例的“网库并行”案例发布模式。以司法公共表达为视域,应当建构案例审核筛选、信息过滤、炒作规避、数据安全等机制,未来还应加强案例发布的立法保障和技术安全,强化案例发布形式内容的优化,在更高层面统筹建设“司法案例库”,实现更大范围公开案例,推进案例发布在司法公共表达中发挥更大作用。 展开更多
关键词 司法公共表达 司法案例 “网库并行” 人民法院案例库 中国裁判文书网
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Information Network Systems and Information Sharing on Administrative Websites 被引量:1
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作者 HIROTA Denjiro 《Journal of Electronic Science and Technology of China》 2004年第3期64-69,共6页
In Japanese 'e-government' policy, called 'e-Japan', the 'administrative document management system' is functioning as information searching systems. On the other hand, this system has also gen... In Japanese 'e-government' policy, called 'e-Japan', the 'administrative document management system' is functioning as information searching systems. On the other hand, this system has also generated the problem that it is not fully functioning as a means for the information sharing in a governmental agency. So, the purpose of this research is to find how the administrative document management system can function as information sharing in administrative organization. For this purpose, this paper considers the current status and some problems firstly. And secondary, this paper proposes the idea and constructs some information systems using administrative official Website. This is the method and approach of this research. As a conclusion, this proposal information system junctions as information sharing support systems. 展开更多
关键词 information network information sharing administrative websites information management systems document management systems
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基于多图神经网络和图对比学习的科学文献摘要模型
14
作者 赵红燕 郭力华 +1 位作者 刘春霞 王日云 《计算机应用》 北大核心 2025年第12期3820-3828,共9页
生成面临句间关系的捕捉、长距离依赖及文档信息的高效编码与提取等难题,一直是自然语言处理领域的一个难点任务。同时,科学文献通常包含多个章节和段落,具有复杂的层次结构,使科学文献的摘要生成任务更具挑战性。针对以上问题,提出一... 生成面临句间关系的捕捉、长距离依赖及文档信息的高效编码与提取等难题,一直是自然语言处理领域的一个难点任务。同时,科学文献通常包含多个章节和段落,具有复杂的层次结构,使科学文献的摘要生成任务更具挑战性。针对以上问题,提出一种基于多图神经网络(GNN)和图对比学习(GCL)的科学文献摘要模型(MGCSum)。首先,对于输入的文档,通过同构GNN和异构GNN分别建模句内与句间关系,以生成初始句子表示;其次,将这些句子表示馈送到一个多头超图注意网络(HGAT),并在其中利用自注意机制充分捕捉节点和边之间的关系,从而进一步更新和学习句间的表示;再次,引入GCL模块增强全局主题感知,从而提升句子表示的语义一致性和区分度;最后,采用多层感知器(MLP)和归一化层计算一个得分,用于判断句子是否应被选为摘要。在PubMed和ArXiv数据集上的实验结果表明,MGCSum模型的表现优于多数基线模型。具体地,在PubMed数据集上,MGCSum模型的ROUGE-1、ROUGE-2和ROUGE-L分别达到了48.97%、23.15%和44.09%,相比现有的先进模型HAESum(Hierarchical Attention graph for Extractive document Summarization)分别提高了0.20、0.71和0.26个百分点。可见,通过结合多GNN和GCL,MGCSum模型能够更有效地捕捉文献的层次结构信息和句间关系,提升了摘要生成的准确性和语义一致性,展现了它在科学文献摘要生成任务中的优势。 展开更多
关键词 科学文献摘要 抽取式摘要 图神经网络 超图注意网络 图对比学习
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A Method for Calculating the Association Degrees between Concepts of Concept Networks
15
作者 Shi-Jay Chen 《Journal of Computer and Communications》 2018年第5期55-65,共11页
Depicting the associating degrees between two concepts and their relationships are major works for constructing a multi-relationship fuzzy concept network. This paper indicates some drawbacks of the existing methods o... Depicting the associating degrees between two concepts and their relationships are major works for constructing a multi-relationship fuzzy concept network. This paper indicates some drawbacks of the existing methods of calculating associating degrees between concepts, and proposes a new method for overcoming these drawbacks. We also use some examples to compare the proposed method with the existing methods for calculating the associating degrees between two concepts in a multi-relationship fuzzy concept networks. 展开更多
关键词 document Retrieval FUZZY QUERY Processing Geometric-Mean AVERAGING OPERATORS FUZZY Concept networks
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面向垂直行业应用的5G网络安全标准:现状与展望 被引量:4
16
作者 朱日丹 张子涵 +3 位作者 李文政 李嘉杰 许洪东 夏明华 《无线电通信技术》 北大核心 2025年第3期427-436,共10页
随着5G无线通信技术的快速发展,垂直行业应用正迎来前所未有的智能化转型机遇。5G技术凭借其高速率、低延迟和大规模连接的特性,为垂直行业的广泛应用提供了强大支持,暴露了在安全保护、信任模型以及系统开放能力等方面的潜在风险。深... 随着5G无线通信技术的快速发展,垂直行业应用正迎来前所未有的智能化转型机遇。5G技术凭借其高速率、低延迟和大规模连接的特性,为垂直行业的广泛应用提供了强大支持,暴露了在安全保护、信任模型以及系统开放能力等方面的潜在风险。深入分析了5G赋能垂直行业应用过程中面临的主要安全问题;详细梳理了5G网络安全架构的演进过程,重点讨论了从4G到5G的安全新特性以及3GPP安全标准体系的最新进展;提出了针对5G在垂直行业应用中的安全标准解决方案,旨在为行业提供科学、系统的安全保障框架;对未来基于AI的6G网络安全架构进行了展望。通过对现行网络安全标准的态势分析与对未来网络安全架构的技术展望,为5G技术的垂直行业应用提供了安全解决方案,为未来6G网络安全标准的制定提供了参考依据,有助于推动行业智能化转型过程中网络安全能力的提升。 展开更多
关键词 3GPP安全标准体系 5G无线通信 3GPP安全保障规范文档族 5G网络安全架构 内生安全
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提示模板引导的文档级金融事件抽取方法研究 被引量:1
17
作者 何丽 李泽龙 +1 位作者 宋靖靖 李志强 《数据分析与知识发现》 北大核心 2025年第7期154-164,共11页
【目的】针对文档级金融事件抽取中存在的论元分散和多事件问题,构建提示模板引导的文档级事件抽取模型DEEM-PT。【方法】DEEM-PT设计了基于金融事件类型的提示模板,使用图神经网络和伪事件代理节点增强论元、句子和事件之间的关联,强... 【目的】针对文档级金融事件抽取中存在的论元分散和多事件问题,构建提示模板引导的文档级事件抽取模型DEEM-PT。【方法】DEEM-PT设计了基于金融事件类型的提示模板,使用图神经网络和伪事件代理节点增强论元、句子和事件之间的关联,强化多事件之间的信息交互,并使用多头注意力机制对提示模板、论元和事件等特征进行融合。【结果】在ChFinAnn数据集上的实验结果表明,DEEM-PT模型在各类金融事件上都有优异表现,准确率、召回率和F1值总体上分别达到85.2%、81.5%和83.3%。【局限】DEEM-PT模型的训练基于金融领域事件数据集,因此提示模板设计依赖于领域知识和专家。【结论】引入事件提示模板和在图神经网络中增加信息交互可以有效提升模型在事件类型和论元上的分类性能。 展开更多
关键词 文档级金融事件抽取 事件提示模板 图神经网络 自然语言处理
原文传递
图推理嵌入动态自注意力网络的文档级关系抽取 被引量:1
18
作者 李云洁 王丹阳 +2 位作者 刘海涛 汪华东 汪培庄 《智能系统学报》 北大核心 2025年第1期52-63,共12页
文档级关系抽取是指从文档中抽取所有具有语义关系的实体对并判断其关系类别,与句子级关系抽取不同,这里实体关系的确定需要根据文档中多个句子推理得到。现有方法主要采用自注意力进行文档级关系抽取,但是运用自注意力进行文档级关系... 文档级关系抽取是指从文档中抽取所有具有语义关系的实体对并判断其关系类别,与句子级关系抽取不同,这里实体关系的确定需要根据文档中多个句子推理得到。现有方法主要采用自注意力进行文档级关系抽取,但是运用自注意力进行文档级关系抽取需要面临两个技术挑战:即长文本语义编码存在的高计算复杂度和关系预测需要的复杂推理建模,故提出一种图推理嵌入动态自注意力网络(graph reasoning embedded dynamic self-attention network,GSAN)模型。该模型借助门限词选择机制动态选择重要词计算自注意力实现对长文本语义依赖的高效建模,同时考虑以选择词为全局语义背景与实体候选、文档节点一起构建文档图,将文档图的图推理聚合信息嵌入到动态自注意力模块中,实现模型对复杂推理建模的能力。在公开的文档级关系数据集CDR和DocRED上的实验结果表明,文中提出的模型较其他基线模型有显著提升。 展开更多
关键词 文档级关系抽取 图推理 动态自注意力网络 自注意力机制 门限词选择机制 文档图 图注意力网络 关键词
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基于贝叶斯网络的图书馆文献精准检索算法 被引量:1
19
作者 孙琳 金玉琴 王天一 《自动化技术与应用》 2025年第4期57-60,98,共5页
为提升图书馆文献检索效果,研究一种基于贝叶斯网络的图书馆文献精准检索算法。采用多分量模式设定检索术语,再计算权重,然后基于贝叶斯网络定性与定量分析图书馆文献,依据节点的相对独立性建立检索模型,获取检索节点与文献节点在概念... 为提升图书馆文献检索效果,研究一种基于贝叶斯网络的图书馆文献精准检索算法。采用多分量模式设定检索术语,再计算权重,然后基于贝叶斯网络定性与定量分析图书馆文献,依据节点的相对独立性建立检索模型,获取检索节点与文献节点在概念空间中的覆盖程度。将网格调度器应用在模型中划分检索任务,通过贝叶斯网络的有向无循环图处理依赖关系,根据检索术语的执行时间确定文献调度顺序,实现图书馆文献的精准检索。实验测试结果表示,所提方法应用下能够获取较高的查全率和查准率,结果接近于99.8%,具有应用效果。 展开更多
关键词 贝叶斯网络 图书馆文献 精准检索
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