图书电子资源信息分布式多模块检索仿真

发布时间：2025-05-28 06:34

　　 针对传统的电子资源信息检索方法,在大量复杂数据干扰时存在检索信息不全、检索结果不精确、检索效率过低等问题,提出一种基于三角模糊集算法的图书馆电子资源信息分布式多模块检索方法,首先利用决策树算法对图书馆电子资源进行信息采集及多模块划分,引用拉格朗日算法对电子资源信息多模块划分结果提取其最优特征;其次通过最优特征计算相同特征信息的偏斜率,根据偏斜程度对特征信息进行分类,细分其类边缘,建立特征信息辨别函数,对电子资源信息进行检测定位,最终得到图书馆电子资源信息分布式多模块检索结果。仿真结果表明,所提检索方法相比传统检索方法的查全率、查准率更高,检索耗时更少。

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【部分图文】：

图1 不同检索方法的平均查准率对比图

采用文献[1]方法、所提方法对图书馆电子信息资源进行检索,对比不同迭代次数下,不同检索方法的平均查准率(%)的变化情况,如图1所示由图1可知,当迭代次数为40次时,两种检索方法的平均查准率较为接近,但随着迭代次数的增加,这两种方法的平均查准率开始拉开距离,当迭代次数达到120次时....

图2 不同检索方法查全率对比图

对图书馆电子信息资源进行检索,对比不同迭代次数下,不同检索方法的查全率(%),对比情况如图2所示。由图2可知,文献[1]方法的检索查全率上下波动较大,最低查全率约为46%左右,最高查全率约为78%左右;文献[2]方法最低查全率约为40%左右,最高查全率约为78%左右,相比文献[1....

图 4 采用传统方法的聚类输出

图4采用传统方法的聚类输出分析图3和图4得知，采用本文方法进行图书馆文献信息资源检索聚类输出结果要优于传统方法，输出精确度更高。4结语采用大数据信息结构重组和语义参数分析的方法，建立了智能图书馆文献信息资源检索模型，提出了基于粗糙模糊集的智能图书馆文献信息资源检索方法。采用关联规....

本文编号：4048225