信息检索实验报告_2
信息检索实训教程总结报告
一、前言随着信息技术的飞速发展，信息检索已成为现代社会中不可或缺的技能。
为了提高学生的信息素养和检索能力，我们开展了信息检索实训课程。
通过本次实训，学生不仅掌握了信息检索的基本方法和技巧，还提高了实践操作能力。
以下是本次信息检索实训教程的总结报告。
二、实训目标1. 使学生掌握信息检索的基本概念、原理和方法。
2. 培养学生熟练运用检索工具和数据库进行信息检索的能力。
3. 提高学生的信息素养，增强其获取、分析、处理和利用信息的能力。
4. 培养学生的团队合作精神，提高沟通与协作能力。
三、实训内容1. 信息检索基础知识（1）信息检索的基本概念、原理和方法。
（2）信息检索的类型：全文检索、关键词检索、布尔检索等。
（3）信息检索的工具：搜索引擎、数据库、专业检索系统等。
2. 检索工具和数据库的使用（1）搜索引擎的使用：百度、谷歌等。
（2）数据库的使用：中国知网、万方数据、维普资讯等。
（3）专业检索系统的使用：专利检索、标准检索、科技成果检索等。
3. 信息检索策略与技巧（1）检索策略的制定：关键词选择、布尔逻辑运算、检索式构建等。
（2）检索技巧：快速定位、筛选信息、优化检索结果等。
4. 信息素养与学术规范（1）信息素养的定义、内涵和重要性。
（2）学术规范的基本原则和注意事项。
（3）论文写作与引用规范。
四、实训过程1. 实训准备（1）教师讲解实训内容，明确实训目标和要求。
（2）学生预习实训资料，了解信息检索的基本知识和技能。
2. 实训实施（1）分组进行实训，每组选一名组长负责协调。
（2）教师指导学生使用检索工具和数据库，进行实际操作。
（3）学生相互交流，分享检索经验和技巧。
3. 实训总结（1）学生汇报实训成果，展示检索到的相关资料。
（2）教师点评实训过程，总结实训中的优点和不足。
（3）学生反思实训过程，提出改进措施。
五、实训成果1. 学生掌握了信息检索的基本概念、原理和方法。
2. 学生能够熟练运用检索工具和数据库进行信息检索。
信息检索课程实验报告
一、实验背景随着信息技术的飞速发展，信息检索已成为信息时代的重要技能。
为了提高我们的信息素养，培养我们在海量信息中快速、准确地找到所需信息的能力，我们开展了信息检索课程实验。
本实验旨在让我们熟悉信息检索的基本流程，掌握各种检索工具的使用方法，并学会运用检索策略进行信息获取。
二、实验目的1. 熟悉信息检索的基本概念和流程。
2. 掌握搜索引擎和数据库的使用方法。
3. 学会运用检索策略提高检索效率。
4. 培养信息素养，提高信息获取能力。
三、实验内容1. 信息检索基本概念（1）信息检索：指根据信息用户的需求，利用一定的检索工具或联机网络，从大量的文献中迅速准确地查找、筛选、整理和利用所需信息的过程。
（2）检索工具：包括搜索引擎、数据库、图书馆等。
（3）检索策略：指在检索过程中，针对特定需求，选择合适的检索词、检索式和检索途径，以达到快速、准确地获取所需信息的目的。
2. 搜索引擎的使用（1）以百度为例，介绍搜索引擎的基本操作。
（2）演示如何利用关键词进行精确检索、组合检索和高级检索。
（3）讲解如何使用搜索技巧，如排除法、使用引号等。
3. 数据库的使用（1）以CNKI为例，介绍学术数据库的基本操作。
（2）演示如何利用数据库的高级检索功能，如主题检索、作者检索、机构检索等。
（3）讲解如何筛选和整理检索结果，提高信息获取效率。
4. 检索策略的应用（1）针对特定课题，分析检索需求，确定检索策略。
（2）运用关键词、布尔逻辑运算符、位置运算符等构建检索式。
（3）根据检索结果，调整检索策略，提高检索效果。
四、实验步骤1. 熟悉实验内容，了解信息检索的基本概念和流程。
2. 登录百度搜索引擎，进行关键词检索、组合检索和高级检索实验。
3. 登录CNKI学术数据库，进行主题检索、作者检索、机构检索等实验。
4. 根据实验需求，构建检索式，进行检索实验。
5. 分析检索结果，调整检索策略，提高检索效果。
6. 撰写实验报告，总结实验心得。
信息检索实验报告范文
信息检索实验报告范文一、实验目的本次实验的目的是熟练掌握基本的信息检索技术，包括使用IR工具进行文本的预处理、建立索引、查询等步骤，并通过实践掌握各种常见评价指标的使用及评价方法。
二、实验内容1. 数据集介绍本次实验使用的数据集是TREC3的文本数据集，该数据集共包含251多个文件，其中包括了美国汽车行业、计算机科学、新闻报道等多个主题，涵盖面广，内容复杂。
2. 实验过程（1）预处理我们需要对数据集进行预处理，包括分词、去停用词、词干提取等。
本次实验使用了开源工具Lucene进行预处理，并使用了英文停用词表和Porter词干提取器。
（2）建立索引接着，我们使用Lucene对预处理后的文本进行索引建立。
在建立索引的过程中，我们需要设置各种索引参数，如统计分词的词频、文档频率、文档长度等。
为了提高索引检索效率，在本次实验中我们使用了TF-IDF作为文档权重，并设置了文档最大长度、最小长度等参数。
（3）查询在索引建立完成后，我们需要对数据集进行查询。
本次实验使用了TREC3数据集中的查询内容进行查询。
查询时，我们需要设置查询的查询语句、查询的字段、查询的权重等。
为了提高查询效率，在查询中我们设置了BM25作为文档评价函数，并使用了默认的参数设置。
（4）评价在完成查询后，我们需要对查询结果进行评价。
在本次实验中，我们使用了常见的评价指标，如准确率、查准率、查全率、P@k等指标。
我们还根据实验要求使用了MAP、NDCG 等指标进行评价。
三、实验结果本次实验所使用的评价指标结果如下表：| 指标 | 查询1 | 查询2 | 查询3 | 查询4 | 查询5 | 平均值 ||--------|-------|-------|-------|-------|-------|------|| MAP | 0.425 | 0.286 | 0.659 | 0.489 | 0.284 | 0.427|| NDCG | 0.662 | 0.651 | 0.718 | 0.694 | 0.683 | 0.682|| P@5 | 0.400 | 0.800 | 1.000 | 0.800 | 0.200 | 0.720|| P@10 | 0.400 | 0.600 | 0.800 | 0.600 | 0.200 | 0.520|| 准确率 | 0.690 | 0.350 | 0.760 | 0.580 | 0.170 | 0.510|| 查准率 | 0.690 | 0.467 | 0.800 | 0.621 | 0.200 | 0.575|| 查全率 | 0.292 | 0.162 | 0.476 | 0.386 | 0.130 | 0.289|从表中结果可以看出，本次实验所使用的各项评价指标具有不同的特点。
信息检索实验报告结论
一、实验背景随着互联网的快速发展，信息检索技术已成为现代信息技术的重要组成部分。
为了提高信息检索的准确性和效率，我们进行了本次信息检索实验。
通过实验，我们对信息检索的基本原理、常用算法和实际应用有了更深入的了解。
二、实验目的1. 掌握信息检索的基本概念和原理。
2. 熟悉信息检索系统的工作流程。
3. 熟练运用常用信息检索算法。
4. 分析和评价信息检索结果。
三、实验内容1. 信息检索基本概念和原理的学习通过学习，我们了解到信息检索是指从大量的信息资源中，根据用户的需求，快速、准确地查找出所需信息的过程。
信息检索系统主要由信息表示、信息存储、信息检索和信息反馈四个部分组成。
2. 信息检索系统的工作流程信息检索系统的工作流程主要包括以下几个步骤：（1）信息采集：从各种渠道获取信息资源，如网站、数据库、电子图书等。
（2）信息预处理：对采集到的信息进行清洗、去重、分词、词性标注等操作。
（3）信息索引：将预处理后的信息建立索引，以便快速检索。
（4）信息检索：根据用户输入的查询条件，在索引库中查找相关文档。
（5）结果排序：对检索到的文档进行排序，提高检索结果的准确性。
（6）结果展示：将排序后的结果展示给用户。
3. 常用信息检索算法本次实验中，我们主要学习了以下几种信息检索算法：（1）布尔检索：基于布尔逻辑运算符（AND、OR、NOT）进行检索。
（2）向量空间模型（VSM）：将文档和查询转化为向量，通过计算向量之间的相似度进行检索。
（3）基于内容的检索：通过分析文档的内容特征，进行相似度计算和检索。
（4）机器学习检索：利用机器学习算法对检索结果进行优化。
4. 信息检索结果分析通过实验，我们对信息检索结果进行了以下分析：（1）布尔检索：布尔检索具有较高的准确性，但检索结果较少，可能存在漏检现象。
（2）向量空间模型（VSM）：VSM具有较高的召回率，但检索结果排序可能不够准确。
（3）基于内容的检索：基于内容的检索具有较高的准确性和召回率，但预处理工作较为繁琐。
信息检索浏览实验报告
一、实验目的本次实验旨在通过信息检索与浏览，提高学生对网络信息资源获取与利用的能力，培养学生的信息素养，学会使用各类信息检索工具，掌握信息检索的基本方法，并能够根据实际需求进行有效的信息筛选和利用。
二、实验时间2023年X月X日三、实验地点XX大学图书馆四、实验内容1. 检索工具的选择与使用- 使用XX搜索引擎进行关键词检索，了解其检索策略和特点。
- 使用XX数据库进行专题检索，学习数据库的基本结构和检索方法。
2. 信息检索策略的制定- 根据实验主题，制定合理的检索策略，包括关键词的选择、布尔逻辑运算的使用等。
- 尝试使用不同的检索策略，比较其检索效果。
3. 信息筛选与评价- 对检索结果进行筛选，去除无关信息，保留有价值的信息。
- 对筛选出的信息进行评价，判断其准确性和可靠性。
4. 信息整合与利用- 将检索到的信息进行整合，形成完整的知识体系。
- 根据实验要求，将信息应用于实际问题解决中。
五、实验步骤1. 确定实验主题- 确定本次实验的主题为“XX领域的最新研究进展”。
2. 选择检索工具- 选择XX搜索引擎和XX数据库作为主要检索工具。
3. 制定检索策略- 选择关键词：XX、XX领域、研究进展、最新等。
- 使用布尔逻辑运算符：AND、OR、NOT等。
4. 执行检索- 在XX搜索引擎中输入关键词进行检索。
- 在XX数据库中根据关键词进行检索。
5. 筛选信息- 对检索结果进行初步筛选，去除重复和无关信息。
- 对剩余信息进行进一步筛选，根据信息的相关性和可靠性进行评价。
6. 信息整合与利用- 将筛选出的信息进行整合，形成报告。
- 根据实验要求，将信息应用于实际问题解决中。
六、实验结果与分析1. 检索效果- 通过XX搜索引擎和XX数据库的检索，共获取XX篇相关文献。
- 其中，XX篇文献具有较高的相关性和可靠性。
2. 信息筛选效果- 通过筛选，共保留XX篇文献，其中XX篇具有较高的参考价值。
3. 信息整合效果- 将筛选出的文献进行整合，形成了XX领域的最新研究进展报告。
信息检索实验报告
信息检索实验报告信息检索是一种常见的实验任务，可以在不同领域的研究中使用。
本实验旨在探究不同信息检索方法的性能和效果，并进行比较分析。
实验采用了向量空间模型和BM25模型进行检索，评估了两个模型在不同场景下的表现。
实验设计如下：首先，建立一个包含多个文档的文本集合作为实验数据库。
文本集合可以是一组相关的文本，比如新闻文章集合，也可以是一个包含不同主题的文本集合，比如维基百科的页面集合。
接下来，对于每个查询，使用向量空间模型和BM25模型分别检索相关的文档。
最后，使用准确率、召回率和F1值等指标进行评估和比较。
实验结果如下：根据对实验数据库的检索结果，可以得到不同检索方法的性能和效果。
对于向量空间模型，结果显示准确率较高，但召回率较低。
而BM25模型则在召回率上取得了更好的表现。
在查询长度较短的情况下，BM25模型的表现更加稳定，而向量空间模型对于较长的查询表现更好。
通过对两个模型的比较分析，可以得出以下结论：BM25模型在信息检索任务中的性能较好，特别是在召回率方面表现出色。
向量空间模型在准确率方面较佳，但在召回率上有所不足。
因此，根据任务的需求和重视指标的不同，可以选择不同的模型进行信息检索。
此外，实验还发现查询长度对检索表现有一定的影响。
较短的查询更适合使用BM25模型，而较长的查询则更适合使用向量空间模型。
这是因为BM25模型更适合于短文本的检索，而向量空间模型更适合于长文本的检索。
综上所述，本实验通过对向量空间模型和BM25模型的比较分析，探究了不同信息检索方法的性能和效果。
实验结果表明，BM25模型在召回率方面表现出色，而向量空间模型在准确率方面较佳。
根据任务需求和查询长度的不同，可以选择适合的模型进行信息检索。
信息检索实验报告
序号：实验报告课程名称: 信息检索B课程代码:学院(直属系):年级/专业/班:学生姓名:学号:实验总成绩 :任课教师:开课学院: 西华大学图书馆实验中心名称:图书馆电子阅览室西华大学实验报告西华大学实验报告开课学院及实验室：图书馆 实验时间 ： 年 月 日学 生 姓 名学 号成 绩 课 程 名 称 课 程 代 码 实验项目名称 图书信息检索项 目 代 码 指 导 教 师项 目 学 分电子图书等检索工具的分类浏览、简单检索、高级检索等检索方法，并能掌利用相关工具获取文献全文的技巧。
实验要求：利用西华大学图书馆OPAC 、超星数字图书馆、独秀学术搜索等检索相关信息并按照信息检索步骤写出操作过程。
一、利用西华大学图书馆OPAC 检索感兴趣的图书信息，并记录检索结果中1条书目的详细1课题名称 检索书名是 狼图腾 的图书 2课题 分析 检索目的查准，书目信息 主题概念 狼图腾 相关词狼图腾 姜戎 信息源类型 图书 其他要求（主题、年限、语种和其他）3 检索工具 西华大学图书馆书目检索系统4 检索策略检索词 狼图腾 检索途径 题名 检索式狼图腾5实施检索（截取填写后的检索界面）6 检索结果结果数 检索条件：题名=狼图腾 结果数：4相关信息题录（1条）【作 者】姜戎著【出版发行】 武汉市：长江文艺出版社 , 2004.03 【页 数】 408 ; 25cm【主题词】长篇小说(地点: 中国 年代: 现代) 长篇小说【中图法分类号】I247.57 (文学>中国文学>小说>当代作品（1949年~）>新体长篇、中篇小说)7 获取全文方式借阅二利用独秀学术搜索检索与上题图书内容相一致的图书，并记录检索步骤和获取全文的方式。
1课题名称检索书名是狼图腾的图书2 课题分析检索目的查准，书目信息主题概念狼图腾相关词狼图腾姜戎信息源类型图书其他要求（主题、年限、语种和其他）3 检索工具独秀学术搜索检索4 检索策略检索词狼图腾姜戎检索途径图书检索式狼图腾 AND 姜戎5实施检索（截取填写后的检索界面）6 检索结果结果数找到相关的中文图书28 种相关信息的参考文献格式（1条）【作者】姜戎著【出版发行】武汉市：长江文艺出版社, 2004.03【页数】408 ; 25cm【主题词】长篇小说(地点: 中国年代: 现代) 长篇小说【中图法分类号】I247.57 (文学>中国文学>小说>当代作品（1949年~）>新体长篇、中篇小说)7 获取全文方式图书馆文献传递文档下载西华大学实验报告西华大学实验报告开课学院及实验室： 实验时间 ： 年 月 日学 生 姓 名学 号成 绩学生所在学院 年级/专业/班课 程 名 称课 程 代 码 实验项目名称 期刊信息检索项 目 代 码 指 导 教 师项 目 学 分掌握期刊论文检索工具的分类浏览、简单检索、高级检索等方法，并能掌握各检索工具的检索技巧。
信息检索实训报告总结
一、实训背景随着互联网技术的飞速发展，信息资源日益丰富，信息检索能力成为现代社会的基本技能之一。
为了提高学生对信息检索技能的掌握，培养其独立获取、筛选、分析和利用信息的能力，我们开展了为期两周的信息检索实训。
本次实训旨在让学生了解信息检索的基本原理和方法，掌握常用的信息检索工具，并学会如何高效地获取和利用信息。
二、实训目标1. 理解信息检索的基本概念和原理。
2. 掌握常用的信息检索工具和方法。
3. 提高信息检索的效率和质量。
4. 培养学生独立获取、筛选、分析和利用信息的能力。
三、实训内容1. 信息检索的基本概念和原理在实训初期，我们首先介绍了信息检索的基本概念和原理，包括信息检索的定义、信息检索的类型、信息检索的过程等。
2. 常用的信息检索工具和方法接着，我们详细讲解了常用的信息检索工具和方法，如搜索引擎、学术数据库、专业网站等。
同时，针对不同类型的检索需求，介绍了相应的检索策略和技巧。
3. 实践操作在掌握了基本理论和方法后，学生进行了实践操作。
实训过程中，学生利用搜索引擎、学术数据库等工具，针对特定主题进行了信息检索。
4. 信息评价与筛选学生在检索到大量信息后，学会了如何对信息进行评价和筛选，以确保所获取信息的准确性和可靠性。
四、实训总结1. 实训成果通过本次实训，学生普遍提高了信息检索技能，能够熟练运用各种检索工具和方法，高效地获取所需信息。
在实训过程中，学生积极参与，互相交流，取得了以下成果：（1）掌握了信息检索的基本原理和方法。
（2）提高了信息检索的效率和质量。
（3）培养了独立获取、筛选、分析和利用信息的能力。
2. 体会与收获（1）信息检索能力的重要性通过实训，学生深刻认识到信息检索能力在现代社会中的重要性。
在今后的学习和工作中，具备良好的信息检索能力将有助于提高工作效率，拓宽知识视野。
（2）信息检索方法的多样性实训过程中，学生了解到信息检索方法的多样性，可以根据不同需求选择合适的检索工具和方法。
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信息检索实验报告
信息检索试验报告
以下是为大家收拾的信息检索试验报告的相关范文，本文关键词为信息,检索,试验,报告,，您可以从右上方搜寻框检索更多琴试验指导教师：崔新华
完成日期：20XX年06月10日
名目
1.文献检索的意义....................................................3
2.检索主题......................................................... .3
3.课程试验地点......................................................4
4.检索主题分析 (4)
4.1各主题分析...................................................44.2各主题检索策略...............................................5
5.检索步骤的制订. (7)
5.1手工检索.....................................................75.2计算机检索...................................................8
6.检索内容 (10)
6.1图书馆专业图书检
索..........................................106.2中文科技期刊信息检索........................................106.3网络科技信息检索（含报纸和网络）............................257.检索主题结果的分析与总结.........................................298.信息资源检索课程心得 (31)
1.文献检索的意义
文献检索是教导讨论过程中必不行少的一环。
通常课题确定后，接下来一步就是文献检索，即根据课题的目的要求，寻觅讨论所需要的文献资料。
通过查阅检索到的文献，讨论人员能准时地汲取和借鉴他人的讨论成绩、思想、阅历、扩大视野，把握最新的讨论动态，使自己的课题讨论站在更高的起点上。
文献检索的意义
文献检索就是从众多的文献中查找并猎取所需文献的过程。
“文献检索”和“文献查阅”经常互用。
“检”和“查”都有寻求、查找的意思。
“索”指索取、获得文献的意思，“阅”指阅读文献，并有分析评价之意，似乎文献查阅意义更宽泛些。
文献检索是教导讨论过程中一个重要的步骤，它不仅仅是在讨论的预备阶段被运用，而且贯通于讨论的全过程。
当讨论课题尚未确定时，课题的产生经常是从泛泛地扫瞄文献、阅读文献开头的；当讨论课题初步确定后，讨论人员则必需围绕课题内容广泛地收集和查阅有关的文献以了解前人在这
一领域的讨论成绩。
甚至在讨论实施过程中，在分析讨论结果、撰写讨论报告时，仍需反复核查文献，分析评价文献，仍需时刻关注文献资料的发展状况。
普通来说，在确定讨论课题前后，查阅文献相对集中一些。
查阅文献是举行科学讨论的基础，任何讨论都是在前人讨论成绩基础上的创新。
通过查阅文献有助于确定讨论课题，形成讨论假设，制定讨论方案；有助于分析讨论结果，撰写讨论报告。
无论什么讨论，它的实施与成绩总是同占有什么样的文献资料联系在一起的。
把握文
献检索的办法是讨论者从事讨论的一项基本功。
文献检索的意义在在于几个方面1）为讨论提供参考内容。
2）进一步限制和确定讨论课题和假设。
3）提供前人的讨论信息。
4）为如何举行讨论提供思路和计划。
5）完美原有的讨论设计和计划。
6）避开重复前人犯过的错误。
7）为解释讨论结果提供背景材料。
2.检索主题
商务智能、关联分析、决策树、聚类分析
3.课程试验地点
贵州师范高校教学楼
检索主题的分析就是对各个检索词举行含义的解释。
4.检索主题分析
4.1各主题分析
1）商务智能
商务智能是什么?简而言之,它是能够协助用户对自身业务经营做出正确明智打算的工具。
普通现代化的业务操作,通常都会产生大量的数据,如订单、库存、交易帐目、通话记录、及XXX等。
如
何利用这些数据增进对业务状况的了解,协助我们在业务管理及进展上作出准时、正确的推断,也就是说,怎样从业务数据中提取实用的信息,然后按照这些信息来采纳明智的行动--这就是商业智能的课题。
目前，商业智能产品及解决计划大致可分为数据仓库产品、数据抽取产品、oLAp产品、展示产品、和集成以上几种产品的针对某个
应用的整体解决计划等。
2）关联分析
关联分析又称关联挖掘，就是在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。
或者说，关联分析是发觉交易数据库中不同商品（项）之间的联系。
关联分析是指假如两个或多个事物之间存在一定的ud,那么其中一个事物就能通过其他事物举行预测.它的目的是为了挖掘
躲藏在数据间的互相关系
在数据挖掘的基本任务中关联(ass()ciation)和挨次序贯模型(seqtlencing)关联分析是指搜寻事务数据库(trarisactionaldatabases)中的全部细节或事务,从中寻觅重复浮
现概率很高的模式或规章。
3）决策树
决策树是数据挖掘分类算法的一个重要办法。
在各种分类算法中，决策树是最直观的一种。
决策树（DecisionTree）是在已知各种状况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，推断其可行性的决策分析办法，是直观运用概率分析的一种图解法。
因为这种决策分支画成图形很像一棵树的
枝干，故称决策树。
在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。
entropy=系统的凌乱程度，使用算法ID3，c4.5和c5.0生成树算法使用熵。
这一度量
是基于信息
学理论中熵的概念。
4）聚类分析
聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。
聚类是数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相像性，而不同簇间的对象有很大的相异性。
从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种办法。
传统的统计聚类分析办法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和含糊聚类等。
采纳k-均值、k-XXX点等算法的聚类分析工具已被加入到许多闻名的统计分析软件包中，如spss、sAs等。
从机器学习的角度讲，簇相当于躲藏模式。
聚类是搜寻簇的无监督学习过程。
与分类不同，无监督学习不依靠预先定义的类或带类标记的训练实例，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数据对象有类别标记。
聚类是观看式学习，而不是示例式的学习。
聚类分析是一种探究性的分析，在分类的过程中，人们不必事先
给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据动身，自动举行分类。
聚类分析所使用办法的不同，经常会得到不同的结论。
不同讨论者对于同一组数据举行聚类分析，所得到的聚类数未必全都。
从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。
而且聚类能够作为一个自立的工具获得数据的分布情况，观看每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。
聚类分析还可以作为其他算法（如分类和定性归纳算法）的预处理步骤。
4.2各主题检索策略1）商务智能①商务智能的检索策略检索工具名称拜访方式XXX 搜寻引擎/施普林格数据库/文献类型网页期刊论文期刊论文期
刊论文图书
最后，我希翼文章对您有所协助，假如有不周到的地方请多谅解，更多相关的文章正在创作中，希翼您定期关注。
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