個(gè)人數(shù)據(jù)空間管理系統(tǒng)部分索引機(jī)制的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，如今的面臨的數(shù)據(jù)不再是純粹的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)出現(xiàn)了新的特點(diǎn)：海量性、多樣性和共享性。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理技術(shù)在應(yīng)對(duì)這些新的特性時(shí)顯的力不從心，作為一種新的數(shù)據(jù)管理技術(shù)，數(shù)據(jù)空間不依賴嚴(yán)格的數(shù)據(jù)模式，采用pay-as-you-go的進(jìn)化方式，逐步形成數(shù)據(jù)空間模式，能夠滿足日益復(fù)雜的數(shù)據(jù)管理需求。本文主要研究個(gè)人數(shù)據(jù)空間管理系統(tǒng)部分索引的研究與實(shí)現(xiàn)，主要工作如下：
　　(1)本文提出數(shù)據(jù)空間中基于向量空間模型的部分索

2、引，將自動(dòng)摘要技術(shù)應(yīng)用于部分索引機(jī)制，不采用全文索引，而對(duì)文摘句進(jìn)行索引，降低了建立和維護(hù)索引的成本。
　　(2)在提取文摘句的過(guò)程中，本文將文本轉(zhuǎn)化成向量空間模型，并采用TF*IDF、改進(jìn)的特征集縮減等方法進(jìn)行聚類(lèi)，將復(fù)雜問(wèn)題轉(zhuǎn)換成為向量之間的計(jì)算，得到了較好的響應(yīng)時(shí)間。
　　本文通過(guò)對(duì)比基于語(yǔ)義的部分索引和基于VSM(向量空間模型)的部分索引下的召回率、準(zhǔn)確率等來(lái)證明數(shù)據(jù)空間中基于VSM(向量空間模型)部分索引的可行性和