检索性能造句

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几种英文搜索引擎检索性能评价分析
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实验证明，扩展模型的检索性能优于基本模型。
演练：更改和检索性能计数器值本演练中的过程演示如何使用
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结果表明，所提出的新方法比基于颜色直方图的单样本检索性能好。
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机器学习和统计方法是一种有效的提高检索性能的方法，但通常需要大量的训练样本才能达到满意的检索精度。
与基于文本或基于内容的图像检索系统相比，该系统既提高了检索性能，又使得人机交互更加便利。
经过试验测试，本文的图像检索系统可以在少量的反馈次数(平均5次)中达到进70的准确率，而且随着系统的使用次数的增多，检索性能会逐步增长。
本文构造的此种模型建立于国际标准mpeg - 7上,具有通用性,同时可以处理多种媒体格式,且在检索性能上达到较高水平的准确率和查全率。
本文以系统的检索性能为依据通过大量的实验确定了潜在语义索引模型所使用的权值方案、 k值、相似度阈值等参数。
第二，为考虑xml数据中的结构信息对查询结果相关度值的影响，本文提出了一种综合考虑关键字频率分布特征和结构分布特征的查询结果相关度算法，以及一种基于节点的关键字权重计算法，取得了更优的检索性能。
进而，讨论了由场景中一组镜头的关键帧的质心表示场景关键帧，即场景质心的方法，从而为抽取高层的视频数据单元做出了大胆的尝试； d )从给定样本视频出发，分别讨论了基于镜头和场景的视频检索方法，并分析了检索性能评价的准则。
该原型系统提取了hsv直方图、共生矩阵纹理、颜色相关图等底层特征，同时根据图像数据库的特点，设计了平均位置比值等评价函数对语义特征与底层特征的各种结合的检索性能进行了比较分析，并对反馈效果进行了实验验证。
主要问题有:大多数检索算法在有噪声的情况下检索性能明显下降;音频数据维数高且具有时序性,构建索引非常困难;缺少针对动态音频检索的研究;音频形式的音乐由于获取语义信息困难,语义级检索的研究难度大、进展缓慢。
快速和高质量的文本聚类技术在实现这个目标过程中扮演了重要的角色。通过将大量信息组织成少数有意义的簇，这种技术能够提供导航浏览机制，或者，通过聚类驱动的降维或权值调整来极大地改善检索性能。