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排序方式: 共有5090条查询结果,搜索用时 31 毫秒
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In Information Retrieval, since it is hard to identify users’ information needs, many approaches have been tried to solve this problem by expanding initial queries and reweighting the terms in the expanded queries using users’ relevance judgments. Although relevance feedback is most effective when relevance information about retrieved documents is provided by users, it is not always available. Another solution is to use correlated terms for query expansion. The main problem with this approach is how to construct the term-term correlations that can be used effectively to improve retrieval performance. In this study, we try to construct query concepts that denote users’ information needs from a document space, rather than to reformulate initial queries using the term correlations and/or users’ relevance feedback. To form query concepts, we extract features from each document, and then cluster the features into primitive concepts that are then used to form query concepts. Experiments are performed on the Associated Press (AP) dataset taken from the TREC collection. The experimental evaluation shows that our proposed framework called QCM (Query Concept Method) outperforms baseline probabilistic retrieval model on TREC retrieval.  相似文献   
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The current state of the Russian Science Citation Index is analyzed. Several areas for its further development identified by long-standing active users, such as data searching, refinement, and storage; current user alerts; data input with the Science Index license; patent information; and the application programming interface (API) are investigated.  相似文献   
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This article considers the dynamics and specifics of training highly qualified scientific staff (philosophy doctors and doctors of sciences) in the field of information security and data protection in a 10-year period of 2004–2013 in basic research specialties as classified by the Higher Attestation Commission (VAC) of the Ministry of Education and Science of the Russian Federation.  相似文献   
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