基于Markov網(wǎng)絡(luò)的信息檢索模型.pdf_第1頁(yè)
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1、圖形模型可以很好的構(gòu)造學(xué)習(xí)機(jī)制,其中貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的效果最好,但是由于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的有向性使得它的構(gòu)造是一個(gè)相當(dāng)復(fù)雜且計(jì)算量龐大的過(guò)程.Markov網(wǎng)絡(luò)是另一種較好的表示知識(shí)關(guān)聯(lián)的圖形表示方法,可以從實(shí)例數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練獲得,并且它的無(wú)向性能更好地解釋信息檢索中知識(shí)之間的關(guān)系同時(shí)也更易于構(gòu)造.在本文中,我們提出了基于Markov網(wǎng)絡(luò)的信息檢索模型.通過(guò)對(duì)文檔集的學(xué)習(xí),我們找到文檔與文檔、索引項(xiàng)與索引項(xiàng)之間的關(guān)系構(gòu)造Markov網(wǎng)絡(luò),通過(guò)索引項(xiàng)之

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