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文库搜索结果(385)
中国科学技术大学:《信息检索与数据挖掘》课程教学资源(课件讲稿)第11章 文本聚类
文档格式:PDF 文档大小:3.13MB 文档页数:77
• 聚类概述 • 什么是聚类?在IR中如何用聚类?聚类的几个术语 • K-均值聚类算法 • K-均值聚类中的基本准则 • K-均值算法中簇的个数 • 聚类评价 • purity、NMI(Normalized Mutual Information,)、RI(Rand Index)、F measure • 基于模型的聚类 • 层次聚类简介 • 层次聚类的簇相似度计算 • 四种HAC算法:单连接、全连接 、组平均、质心法
中国科学技术大学:《计算机网络 Computer Networks》课程教学资源(课件讲稿,第7版)第6章 应用层(1/2)
文档格式:PDF 文档大小:1.42MB 文档页数:135
6.1 域名系统 DNS 6.1.1 域名系统概述 6.1.2 因特网的域名结构 6.1.3 域名服务器 6.2 文件传送协议 6.2.1 FTP 概述 6.2.2 FTP 的基本工作原理 6.2.3 简单文件传送协议 TFTP 6.3 远程终端协议 TELNET 6.4 万维网 WWW 6.4.1 概述 6.4.2 统一资源定位符 URL 6.4.3 超文本传送协议 HTTP 6.4.4 万维网的文档 6.4.5 万维网的信息检索系统 6.4.6 博客和微博 6.4.7 社交网站
西安电子科技大学:《计算机网络 Computer Networks》课程教学资源(PPT课件讲稿)第六章 应用层
文档格式:PPTX 文档大小:763.12KB 文档页数:166
6.1 域名系统 DNS 6.1.1 域名系统概述 6.1.2 因特网的域名结构 6.1.3 域名服务器 6.2 万维网WWW 6.2.1 概述 6.2.2 统一资源定位符 URL 6.2.3 超文本传送协议 HTTP 6.2.4 万维网的文档 6.2.5 万维网的信息检索系统 6.3 流媒体 6.3.1 流媒体的概述 6.3.2 存储式流媒体 6.1.3 交互式流媒体 6.4 改进“尽最大努力交付”的服务 6.4.1 使因特网提供服务质量 6.4.2 调度和管制机制 6.4.3 综合服务 IntServ 与资源预留协议 RSVP 6.4.4 区分服务 DiffServ
德州学院:网络信息检索与利用(PPT专题讲座,制作:王金英)
文档格式:PPT 文档大小:5.94MB 文档页数:213
第一章 网络信息资源基础知识 •第一节 因特网基础 •第二节 网络信息资源 •第三节 搜索引擎 •第四节 搜索引擎使用技巧 •第五节 搜索典型案例 第二章 德州学院图书馆电子资源的利用
上海交通大学:《网络环境下的文科信息检索》教学资源(选修课)第3章 中文电子期刊数据库
文档格式:PDF 文档大小:20.94MB 文档页数:139
第一节 中国学术期刊(网络版) 第二节 中文科技期刊数据库(维普资讯-中文期刊服务平台) 第三节 万方数据的中国学术期刊数据库 附 录 龙源期刊网
中国科学技术大学:《信息检索与数据挖掘》课程教学资源(课件讲稿)第7章 相关反馈和查询扩展
文档格式:PDF 文档大小:2.9MB 文档页数:75
• 查询优化概述 • 相关反馈(relevance feedback) • 相关反馈概述 • Rocchio 相关反馈算法 • 隐式相关反馈 • 伪相关反馈 • 相关反馈的假设条件及评价方法 • 查询扩展(Query expansion)
中国科学技术大学:《信息检索与数据挖掘》课程教学资源(课件讲稿)第8章 概率模型
文档格式:PDF 文档大小:1.32MB 文档页数:58
• 概率基础知识 • 概率排序原理 • 二元假设检验与概率排序原理 • 概率排序的实现方式 • BIM模型 • 二值独立概率模型BIM • BIM排序函数的推导 • RSV的估算方法 • BM25模型
《信息检索》课程教学资源(PPT课件讲稿)第二章 Information Source(2-2)文献的类型
文档格式:PPT 文档大小:256KB 文档页数:25
2-2文献的类型 一、以文献加工等级和层次为标准进行划分Primary literature Secondary literature, Tertiary literature 二、以文献的物质载体形式为标准划分早期文献、纸质文献和现代文献等 三、以文献的出版形式为主要标准的综合性划分图书、期刊、特种文献 四、按文献传播和使用范围进行划分白色、灰色和黑色文献等
西安电子科技大学:《信息检索》课程教学资源(课件讲稿)文本聚类(Text Clustering)
文档格式:PDF 文档大小:2.3MB 文档页数:46
文本聚类(Text Clustering) 一般性聚类任务 聚类任务引出;应用背景;相似性度量;学科栈 文本聚类任务 聚类对象与文本特征 基于划分的方法(e.g., K-Means) 基于层次的方法 基于密度的方法(e.g., DBScan) 聚类效果评估
西安电子科技大学:《信息检索》课程教学资源(课件讲稿)推荐系统(Recommender System)
文档格式:PDF 文档大小:3.64MB 文档页数:54
背景、示例与应用 推荐系统要素 常用推荐方法 基于内容的推荐方法 基于标签的推荐方法 基于网络的推荐方法 基于上下文的推荐方法 推荐方法测试
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