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检索结果多样化任务下的资源选择是联邦检索的重要研究内容。针对现有显式方法的信息依赖和隐式方法的多样化性能不高,提出在α相关度筛选后得到的相关文档集上,构建子主题向量模型。从文中语义层提取数据源内容特征,提升资源相似度计算准确度,实现多样化的资源选择。实验显示,基于主题向量模型的资源选择方法表现出更好的性能。