基于语义相似度的数字文献推广信息智能检索算法

来源 :齐齐哈尔大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:a415013145
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考虑到传统信息检索算法在检索数字文献推广信息时存在安全性差、检索效率低的问题,提出了基于语义相似度的数字文献推广信息智能检索算法.基于数字文献检索信息文档,计算了数字文献推广信息中检索词的相关度,根据语义相似度,计算数字文献推广信息的权重值,利用数字文献推广信息数据库的查询结果,结合李雅普诺夫定理,提取数字文献推广信息关键特征,根据采集原始数据集的时间,计算数字文献推广信息的平均检索概率,利用过滤器清理数字文献数据库的局部推广信息,采用全局过滤器,清洗数字文献数据库的推广信息,通过定义数字文献推广信息检索元素值,计算了关键词之间的语义相似度,结合数字文献推广信息检索算法设计,实现了数字文献推广信息的检索.实验结果表明,基于语义相似度的数字文献推广信息智能检索算法不仅可以提高数字文献推广信息的检索效率,还具有很高的安全性.
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肺结节作为肺癌早期诊断的重要特征,对其识别和类型判断具有重要意义.目前使用迁移学习的识别算法存在着源数据集与目标数据集差距过大问题,对于肺结节特征提取不足,导致效果不佳.故此提出了基于卷积神经网络的改进神经网络模型.将预训练的GooLeNet Inception V3网络与设计的特征融合层结合,提高网络对特征的提取能力;为确定最佳组合方式,对各组以准确率为标准进行测试.实验在LUNA16肺结节数据集上进行.进行分组测试结果表明,改进的网络准确率达88.80%,敏感度达87.15%.在识别准确率和敏感性指标