【摘 要】
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新世纪由于科学研究的发展以及互联网普及程度的提高,使得人们以从未有过的便利去共享与查找科研资料。但面对海量文献,进行交叉研究的学者或者是对其涉及领域不熟悉的研究人
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新世纪由于科学研究的发展以及互联网普及程度的提高,使得人们以从未有过的便利去共享与查找科研资料。但面对海量文献,进行交叉研究的学者或者是对其涉及领域不熟悉的研究人员以及高校学生在使用传统文献检索引擎时常常获得糟糕的搜索体验。本文分析了传统文献检索引擎在搜索海量文献时的检索策略所产生的问题。为了解决传统文献检索引擎所面对的问题,本文的实验系统在传统文献引擎的基础上进行了多种改进,设计了新的检索策略,提出了多种算法。本文的主要工作包括1.一种简单高效的关键字提取技术;2.基于PageRank的文献聚类算法;3.一种新颖的快速最小最大概率机训练算法;4.实现了一个小型的实验系统。在综合实验中,本文所提到的多种新算法在一定程度上实现了本文最初的设计目标,对三组关键字的搜索结果显示,相对于传统检索引擎,本文的实验系统提供了更易理解和更精确的检索结果。
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