| 应用于用户兴趣建模的多文本关键词抽取研究 |
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| 引用本文： | 寇苏玲,蔡庆生.应用于用户兴趣建模的多文本关键词抽取研究[J].计算机仿真,2007,24(2):103-105,109. |
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| 作者姓名： | 寇苏玲 蔡庆生 |
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| 作者单位： | 中国科学技术大学计算机系,安徽,合肥,230027 |
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| 摘 要： | 现有的关键词抽取算法大部分是基于单篇文档的,虽然能成功抽取出单个文章的关键词,却无法满足针对多文档的关联检索.以单文档关键词抽取为基础,引入多文本文摘中的质心概念和MMR公式并加以变形,提出并分析比较了两种多文档关键词抽取算法:对内容相近的多篇文章进行关键词抽取,并按照权重生成关键词向最,建立基于关键词向量空间的用户兴趣模型.通过对5个主题100篇文章的测试表明,使用这两种算法提取出的关键词的准确率和召回率均达到了85%左右,能够较为准确地表示用户的兴趣模型.
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| 关 键 词： | 关联检索 关键词抽取 用户模型 应用 用户兴趣建模 多文本 关键词抽取 研究 User Model Document Multi Extraction 用户兴趣模型 地表 召回率 准确率 提取 算法 使用 测试 主题 向量空间 权重 |
| 文章编号： | 1006-9348（2007）02-0103-03 |
| 修稿时间： | 2005-11-272006-02-14 |
Research on Keyword - Extraction from Multi - Document in User Model |
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| KOU Su-ling,CAI Qing-sheng.Research on Keyword - Extraction from Multi - Document in User Model[J].Computer Simulation,2007,24(2):103-105,109. |
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| Authors: | KOU Su-ling CAI Qing-sheng |
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| Affiliation: | Department of Computer Science, USTC, Hefei Anhui 230027 ,China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Information retrieval Keywords extraction User model |
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