基于分解的向量空间模型的Web新闻信息检索

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中文摘要：在分析了传统向量空间检索模型的不足的基础上,给出了一种利用分解的向量空间模型进行Web新闻信息检索的方法.该方法没有使用传统向量空间模型中的单个向量,而是按照语义将特征词划分为4个组(人物,时间,地点,内容)并形成4个向量空间,每个空间进行独立的权重计算和相似度计算.而且将报道中的时间信息标准化,利用地理知识将报道中的地点特征词扩充,并利用这些信息进行检索.实验证明这些方法是有效的.

作者：

王卫东、宋丹、宋人杰

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作者单位：

东北电力大学,计算机系,吉林,吉林,132012

大连理工大学,计算机科学与工程系,辽宁,大连,116024

关键词：

信息检索向量空间模型时间地点人物内容

主办单位：

中国计算机学会

山东大学

会议名称：

第四届全国搜索引擎和网上信息挖掘学术研讨会（SEWM2006）

会议时间：

2006-07-21

会议地点：

济南

会议母体文献：

第四届全国搜索引擎和网上信息挖掘学术研讨会（SEWM2006）论文集

页码：

135-138

出版时间：

2006