文档介绍：一
分类 号
编 号
学 位 论 文
一
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潜在语义的 。 。 仰网络检索模型 的研究
一 一
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盛 俊
指 导教 师姓 名 王 明文 教授 江西师范大学计算机信息工程学院
申请学位级别 硕 士 专 业名称 计 算机 软件 与理论
一
论 文提 交 日 期 年 且 一 答辩 日 期 年 月 日一日
, 一
一
学位 授 予单位 和 日 期 江西 师范大学 年 月
答辩委 员会 主席 二 命延 散韬
一
评 阅人
二 六 年五 月
摘 要
摘要
随着 网络技术不断发展 , 人们可方便获得大量信息 , 但高效 的获取信息仍是
。
面 临的一个 巨大挑战 信息检索是一种有效地获得信息的技术 , 它能帮助人们从
。
海量信息中迅速找到所需信息
在检索模型 中, 由于 文档和查询 的不确定性 , 它们之间的词 的简单 匹配使检
。
索效果低 下 图形模型是近年在信息检索领域 中研究较多且 比较有效的检索模型
。
之 一 通过对不确定知 识的学****和推理 , 图形模型引入对检索有利的信息 , 从而
。
能提高检索效果 贝 叶斯 网络模型就是一种较好 的图形模型 , 它有着很好 的检索
性能 。 然而 , 贝叶斯 网络的边是有 向的 , 使得网络 的构造是一个复杂的过程 , 并
。
且边 的有 向性缺乏有效语义解释
针对 上 述 问 题 , 本文 提 出潜 在语义 的 网络 检索模 型
。
网络是 一种不确定知
识表示和推理有力工 具 , 而且 它的无 向性易于 网络 的构造 , 更好地解释 了知识之
间 的关联 。
在本文模型 中 , 通过对文档集的学**** , 词之 间和文档之 间的潜在语义被提取
出来 , 从而构造 出 知识 网络 , 然后 , 我们利用 网络学**** 到的潜