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题名基于Apriori改进算法的局部反馈查询扩展
被引量：3
- 1
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作者
陈燕红
黄名选
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机构
广西大学物理学院
广西教育学院数学与计算机系
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出处
《现代图书情报技术》
CSSCI
北大核心
2007年第9期84-87,共4页
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文摘
提出面向查询扩展的Apriori改进算法,采用三种剪枝策略,极大提高挖掘效率;针对现有查询扩展存在的缺陷,提出基于Apriori改进算法的局部反馈查询扩展算法,该算法用Apriori改进算法对前列初检文档进行词间关联规则挖掘,提取含有原查询词的词间关联规则,构造规则库,从库中提取扩展词,实现查询扩展。实验结果表明该算法能够提高信息检索性能,与现有算法比较,在相同查全率水平级下其平均查准率有了明显提高。
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关键词
查询扩展
APFIOFI算法
局部反馈
信息检索
-
Keywords
query expansion apriori algorithm local feedback information retrieval
-
分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名完全加权关联规则挖掘及其在查询扩展中的应用
被引量：8
- 2
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作者
黄名选
严小卫
张师超
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机构
广西教育学院数学与计算机科学系
广西师范大学计算机学院
悉尼理工大学信息技术学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2008年第6期1724-1727,1730,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60496327,60463003)
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文摘
为了将完全加权关联规则挖掘技术应用于查询扩展,提出面向查询扩展的基于多种剪枝策略的完全加权词间关联规则挖掘算法,该算法能够极大地提高挖掘效率;提出了一种新的查询扩展模型和扩展词权重计算方法,使扩展词权值更加合理,在此基础上提出一种新的基于局部反馈的查询扩展算法,该算法利用完全加权关联规则挖掘算法自动从局部反馈的前列初检文档中挖掘与原查询相关的完全加权关联规则,构建规则库,从中提取与原查询相关的扩展词,实现查询扩展。实验结果表明,查询扩展算法的检索性能确实得到了很好的改善和提高,与现有查询扩展算法比较,在相同的查全率水平级下其平均查准率有了明显的提高。
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关键词
信息检索
局部反馈
查询扩展
关联规则
项完全加权
-
Keywords
information retrieval
local feedback
query expansion
association rules
all-weighted item
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
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题名基于完全加权关联规则的局部反馈查询扩展
被引量：3
- 3
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作者
黄名选
严小卫
张师超
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机构
广西教育学院数学与计算机科学系
广西师范大学计算机学院
悉尼科技大学信息技术学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第7期190-192,共3页
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基金
国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60496327,No.60463003)
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文摘
针对现有查询扩展存在的缺陷,将完全加权关联规则挖掘技术应用于查询扩展,提出新的查询扩展模型和扩展词权重的计算方法;提出基于完全加权关联规则挖掘的局部反馈查询扩展算法。该算法能自动从初检的前列文档中挖掘与原查询相关的完全加权关联规则,从规则中提取与原查询相关的扩展词,实现查询扩展。实验结果表明,与现有查询扩展算法比较,该查询扩展算法的检索性能得到很好的改善和提高。
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关键词
信息检索
局部反馈
查询扩展
关联规则
项完全加权
-
Keywords
information retrieval
local feedback
query expansion
association rule
all-weighted item
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
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题名基于频繁项集和相关性的局部反馈查询扩展
被引量：1
- 4
-
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作者
黄名选
冯平
马瑞兴
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机构
广西教育学院数学与计算机系
广西工学院电子信息与控制工程系
广西经济管理干部学院计算机系
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第23期66-68,共3页
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基金
广西教育厅科研基金资助项目(201010LX679
201106LX388)
+1 种基金
广西教育学院2010年度院级重点课题基金资助项目(桂教院科研[2010]7号)
广西高校优秀人才资助计划基金资助项目(桂教人[2011]40号)
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文摘
针对信息检索中存在的词不匹配问题,提出一种基于频繁项集和相关性的局部反馈查询扩展算法。设计查询扩展模型和扩展词权重计算方法,从前列n篇初检文档中,挖掘同时含有查询词项、非查询词项的频繁项集,在该频繁项集中提取非查询词项作为候选扩展词,计算每个候选扩展词与整个查询的相关性,并根据该相关性得到最终的扩展词,以此实现查询扩展。实验结果表明,该算法能有效提高信息检索的性能。
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关键词
频繁项集
查询扩展
信息检索
局部反馈
-
Keywords
frequent itemset
query expansion
information retrieval
local feedback
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分类号
TP311.12
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于局部类别分析和遗传算法的查询优化算法
被引量：1
- 5
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作者
蒋然
苗帅
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机构
扬州市职业大学信息工程学院
上海安硕信息技术有限公司
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2014年第6期282-284,共3页
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基金
江苏省自然科学基金项目(BK2010331)
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文摘
查询扩展是信息检索中优化查询的一种有效方法。针对信息检索中用户查询关键词与文档标引词不匹配的问题,提出一种基于局部类别分析和遗传算法的查询优化算法。该算法分两个阶段实现:第1阶段对用户提交的查询Qold进行扩展,采用基于局部类别分析的查询扩展方法选择查询扩展词构成新查询Qnew;第2阶段对新查询Qnew进行权重分配,采用遗传算法对扩展后的查询进行权重调整得到最优查询向量,再次对测试集中的文档进行二次检索。实验结果表明,该算法比单独使用局部上下文分析算法、局部类别分析算法均有更优的检索性能。
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关键词
信息检索
查询扩展
局部分析
遗传算法
-
Keywords
information retrieval query expansion local analysis Genetic algorithm
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于频繁项集与负规则的局部反馈查询扩展
- 6
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作者
黄名选
钟智
张师超
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机构
广西教育学院科研处
广西师范学院计算机与信息工程学院
广西师范大学计算机学院
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2012年第5期1863-1866,1880,共5页
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基金
澳大利亚ARC基金项目(DP0985456)
广西高校优秀人才资助计划基金项目(桂教人[2011]40号)
+1 种基金
广西教育厅科研基金项目(201106LX388)
广西自然科学基金项目(2012GXNSFAA053235)
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文摘
针对信息检索中存在的词不匹配问题,提出了基于频繁项集和负关联规则挖掘的局部反馈查询扩展模型及其算法。该算法对前列n篇初检文档挖掘频繁项集和非频繁项集,并从频繁项集中提取关联词;从频繁项集和非频繁项集中挖掘负关联规则,提取负关联规则后件作为负关联词,计算负关联词与整个原查询词的相关性;根据相关性删除关联词库中与负关联词相同的词项,将余下的关联词项作为最终扩展词,并与原查询组合成新查询,实现查询扩展。实验结果表明,该算法能发现虚假的负关联词,有效地提高和改善信息检索性能。
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关键词
频繁项集
负关联规则
局部反馈
查询扩展
信息检索
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Keywords
frequent itemset
negative association rule
local feedback
query expansion
information retrieval
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种基于词间关联规则挖掘的查询扩展方法
被引量：2
- 7
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作者
黄名选
黄发良
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机构
广西教育学院数学与计算机系
福建师范大学软件学院
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出处
《图书情报工作》
CSSCI
北大核心
2008年第3期132-134,103,共4页
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文摘
针对现有信息检索系统中存在的词不匹配问题,提出一种基于词间关联规则的查询扩展算法,该算法利用现有挖掘算法自动对前列初检文档进行词间关联挖掘,提取含有原查询词的词间关联规则,从中提取扩展词,实现查询扩展。实验结果表明,该算法能改善和提高信息检索系统性能,具有很高的应用价值。
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关键词
查询扩展
关联规则
局部反馈
信息检索
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Keywords
query expansion association rule local feedback information retrieval
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分类号
TP391.3
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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