首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

探索式搜索中支持多角度概念发现方法
引用本文:张引,高克宁,张斌.探索式搜索中支持多角度概念发现方法[J].吉林大学学报(信息科学版),2015,33(1):72-78.
作者姓名:张引  高克宁  张斌
作者单位:东北大学 a. 信息科学与工程学院; b. 计算中心, 沈阳 110004
基金项目:国家自然科学基金资助项目,中央高校基本科研业务费专项基金资助项目,沈阳市科学技术计划基金资助项目
摘    要:为帮助用户在执行探索式搜索时发现领域内重要、有价值的概念, 同时了解概念所处的问题角度进而全面理解目标领域, 以建模概念的实际使用情况为基础, 分析确定概念的重要度及问题角度对概念重要度的影响, 提出了支持用户多角度概念发现方法。该方法考虑了概念的重要性及概念所处问题角度之间的交互影响, 实现了对影响概念发现两方面因素的同步分析。实验表明, 相比直接搜索, 该方法减少了48.8%的搜索交互次数, 并提升了24.3%的概念出现数量。

关 键 词:探索式搜索  概念发现  排序聚类  概念重要度  
收稿时间:2014-07-15

Supporting Multi-Aspected Concept Discovery for Exploratory Search
ZHANG Yin,GAO Kening,ZHANG Bin.Supporting Multi-Aspected Concept Discovery for Exploratory Search[J].Journal of Jilin University:Information Sci Ed,2015,33(1):72-78.
Authors:ZHANG Yin  GAO Kening  ZHANG Bin
Institution:a. College of Information Science and Engineering; b. Computing Center, Northeastern University, Shenyang 110004, China
Abstract:In order to help exploratory search users discover important andvaluable concepts for domains, and understand aspects of the concepts and comprehensively understand the problem domains, based on a concept usage model, concept importance and how problem aspects affect concept importance are analyzed to attain a method supporting multi aspected concept discovery. Such a method considers mutual affects between concept importance and problem aspects of concepts, leading to a simultaneous analysis on the two factors. Experimental results show that the proposed method could reduce search interactions by 48.8% and could improve concept occurrences by 24.3%.
Keywords:exploratory search  concept discovery  rank cluster  concept importance
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《吉林大学学报(信息科学版)》浏览原始摘要信息
点击此处可从《吉林大学学报(信息科学版)》下载免费的PDF全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号