Titre original :
Content-Based Mining of Query Replacements
Contenu du livre :
Ce livre présente le problème du remplacement de requêtes basé sur le contenu. Il motive la corrélation des termes modélisée à l'aide de MRF et la technique basée sur l'échantillonnage pour apprendre les définitions des phrases de recherche.
Ces définitions sont utilisées comme requêtes alternatives pour atteindre une plus grande précision dans plusieurs tâches de recherche. Retrouver des documents pertinents tout en éliminant les documents non pertinents pour la requête d'un utilisateur est une tâche difficile qui implique une bonne compréhension de la relation entre les données et la requête ainsi que le développement d'algorithmes qui peuvent mesurer efficacement la pertinence des données par rapport à la requête. Dans le cadre de cette thèse, nous avons développé une hypothèse visant à réduire considérablement le problème de l'extraction des définitions des phrases de recherche en modélisant la distribution conjointe des termes comme un produit de distributions conditionnelles, modélisé comme un champ aléatoire de Markov.
Nous supposons qu'il existe une distribution conjointe sous-jacente parmi les termes utilisés pour décrire la phrase de recherche. La modélisation que nous proposons est une représentation condensée de la relation entre les termes et elle semble capturer des statistiques perspicaces entre les termes.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9783639091212 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
Achat:
Actuellement disponible, en stock.
