通过截断的希尔伯特空间展开进行信息检索
摘要：在文档集合中，除了词项的频率之外，词项的分布对于确定文档的相关性也起着重要作用。本文提出了一种表示文档中词项位置的新方法。该方法允许在查询评估时高效评估词项位置信息。本文研究了三种应用：基于函数的评分优化，代表用户定义的文档区域；基于重叠排列词项分布的查询扩展技术，在排名靠前的文档中进行；以及对文档中词项进行聚类分析。实验结果证明了所提方法的有效性。
作者：Patricio Galeas, Ralph Kretschmer and Bernd Freisleben
论文ID：0910.1938
分类：Information Retrieval
分类简称：cs.IR
提交时间：2009-10-13