基于VSM的权重改进文档相似度算法研究
韩如冰; 叶得学
2012
发表期刊软件
卷号33期号:10页码:103-105
摘要向量空间模型是以索引项权重为核心的模型,索引项权重对文本分类、检索的效果起着决定性的作用。文中提出了一个基于关键词的权重改进传统向量空间模型的权重算法。基于改进索引项权重的向量空间模型除了考虑原有索引项权重还考虑了文档中关键词的权重。通过特定领域FAQ的检索测试结果表明,改进的算法很大程度上提高了检索的查准率、查全率。
关键词向量空间模型 关键词权重 查准率 查全率
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ISSN1003-6970
语种中文
中图分类号TP391
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.lzufe.edu.cn/handle/39EH0E1M/25265
专题兰州财经大学
作者单位兰州商学院陇桥学院工学系,兰州730101
第一作者单位兰州财经大学
推荐引用方式
GB/T 7714
韩如冰,叶得学. 基于VSM的权重改进文档相似度算法研究[J]. 软件,2012,33(10):103-105.
APA 韩如冰,&叶得学.(2012).基于VSM的权重改进文档相似度算法研究.软件,33(10),103-105.
MLA 韩如冰,et al."基于VSM的权重改进文档相似度算法研究".软件 33.10(2012):103-105.
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