作者：寇苏玲; 蔡庆生关联检索关键词抽取用户模型
摘要：现有的关键词抽取算法大部分是基于单篇文档的，虽然能成功抽取出单个文章的关键词，却无法满足针对多文档的关联检索。以单文档关键词抽取为基础，引人多文本文摘中的质心概念和MMR公式并加以变形，提出并分析比较了两种多文档关键词抽取算法：对内容相近的多篇文章进行关键词抽取，并按照权重生成关键词向量，建立基于关键词向量空间的用户兴趣模型。通过对5个主题100篇文章的测试表明，使用这两种算法提取出的关键词的准确率和召回率均达到了85％左右，能够较为准确地表示用户的兴趣模型。
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