Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
Keyword search over relational databases (KSORD) enables casual users to use keyword queries (a set of keywords) to search relational databases just like searching the Web, without any knowledge of the database schema or any need of writing SQL queries. In KSORD, retrieval of user's initial query is often unsatisfying
FCA, a session interest concept is defined as a pair of extent and intent where the extent covers a set of documents selected by the user among the search results and the intent covers a set of keyword features extracted from the selected documents. And, in order to make a concept network grow, we need to calculate the
relevance weight between each query term and its relevant terms extracted from the snapshot of Google search result when that query term is used as search keyword. The estimated relevance weights are used to select good expansion terms for second retrieval. The experiments on the two test collections show that our query
Keyword based search scheme imposes the problem of representing a lot of web pages in the search engines. Query expansion with relevant words increases the performance of search engines, but finding and using the relevant words is an open problem. In this research we describe a new model for query expansion which
A natural language information retrieval system ranks related documents according to criteria based on user query keywords and document similarities. However, many efforts have been made to make more useful query keywords because users do not use many keywords in their natural language search query when retrieving
, first, we consider each individual ontology and user query keywords to determine the Basic Expansion Terms (BET) using a number of semantic measures namely Density Measure (DM), Betweenness Measure (BM), and Semantic Similarity Measure (SSM). Second, we specify New Expansion Terms (NET) by Ontology Alignment (OA). Third
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.