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排序方式：

2005年863信息检索评测哈尔滨工业大学信息检索研究室技术报告: 2006年; 首先用向量空间模型工具Lucene从全部网页正文信息中检索，再用语言模型工具Lemur对结果集进行重排序，然后将两次的结果进行融合，远回融合结果的前1000篇文档作为最终结果集。构造查询输入时，从主题的〈title〉字段和〈dese〉字段选择关键词，并依据tf＊idf的思想对关键词赋予权值。时正式评测的50个主题集检索，获得的三项评价指标为：程序自动构造查询时，MAP=0．3107，P@10=0．624，R-Preeision=0．3672；人工构造查询时，MAP=0．3538，P@10=0．684，R-Preelsion=0．4078。; 张志昌张宇高立琦袁新成胡晓光刘挺李生; 关键词：向量空间模型语言模型

基于向量空间模型的自适应文本过滤研究: 互联网的迅猛发展和计算机水平的提高带来了信息过载问题，如何快速的从中获取用户所需要的部分，成为一个亟待解决的问题。信息过滤技术可以帮助人们检出感兴趣的信息而屏蔽掉其它部分。而自适应信息过滤技术由于只需要少量的用户需求信息...; 袁新成; 关键词：向量空间模型层次聚类; 文献传递

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袁新成