典型文献
基于VSM算法的集中性运维信息智能检索方法
文献摘要：
由于网络页数的覆盖量急剧增加，从海量运维信息中获取真正的所需信息非常困难，检索后的数据结果与
实际需求不符，难以保证较高的准确率。为了提高运维信息检索的准确性，本研究提出基于 VSM（Vector Space
Model）算法的集中性运维信息智能检索方法。通过模糊聚类法对文本进行空间向量转换设定，对集中性运维信息
进行分类；基于 VSM 算法计算信息相似度，对语句进行分词权重统计；定义集中性运维信息概念空间，扩展信息
的语义能力，完成信息的智能匹配检索。实验结果表明：在指标为 P@K500 组的检索结果中，本文方法的准确率
为 0.95，且本文方法在单项指标 MAP 的准确率也为 0.95，提高了运维信息检索的准确性，具有实际应用效果。
文献关键词：
VSM 算法 集中性运维信息 检索方法 模糊聚类
中图分类号：
作者姓名：
张海涛
作者机构：
深圳供电局有限公司，广东 深圳 518000
文献出处：
引用格式：
[1]张海涛-.基于VSM算法的集中性运维信息智能检索方法)[J].科海故事博览,2022(29):19-21
A类：
Space
Model,分词权重,K500
B类：
VSM,集中性,智能检索,检索方法,页数,数据结果,信息检索,Vector,模糊聚类法,行空,空间向量,算法计算,语句,定义集,信息概念,概念空间,扩展信息,智能匹配,MAP,实际应用效果
AB值：
0.347653
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