基于图的特征词权重算法及其在文档排序中的应用
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

湖南省教育厅自然科学基金(06C658)


Graph-Based Term Weighting for Document Ranking
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 增强出版
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    信息检索的核心工作包括文档的分类和排序等操作,如何对文档中的特征词权重进行有效度量是其中的一项关键技术。利用词的共现等关系为每个文档建立文本图,基于邻接词间重要性相互影响的思路,结合文档中特征词的词频特性,迭代计算每个词的权重,进一步结合文本图的密度等全局特性,对信息检索的结果进行排序。实验证实,算法在标准数据集上具有良好的效果。

    Abstract:

    The core work of information retrieval including document classification and ranking operations, how to effectively compute the term weight of every document is one of a key technology. Use of the word co-occurrence relationship to create a text graph for each document, based on the idea of the importance of interaction between adjacent words, combining the characteristics of the word document word frequency characteristics, we iteratively compute weighting of each word. Further combining the global properties of text graph, such as density, we could rank the results of information retrieval. Experiments confirmed that the algorithm in standard data sets with good results.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

黄云,洪佳明,颜一鸣.基于图的特征词权重算法及其在文档排序中的应用.计算机系统应用,2012,21(6):216-219,194

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2011-09-23
  • 最后修改日期:2011-11-14
  • 录用日期:
  • 在线发布日期:
  • 出版日期:
您是第位访问者
版权所有:中国科学院软件研究所 京ICP备05046678号-3
地址:北京海淀区中关村南四街4号 中科院软件园区 7号楼305房间,邮政编码:100190
电话:010-62661041 传真: Email:csa (a) iscas.ac.cn
技术支持:北京勤云科技发展有限公司

京公网安备 11040202500063号