Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
This monograph presents a thesis work that attempts to utilize semantics to improve effectiveness in IR. The hypothesis is that with an improved representation of documents and by incorporating limited semantic knowledge, it is possible to improve the effectiveness of an information retrieval (IR) system. In this direction, statistical, hybrid and integrated IR models have been investigated. The conceptual graph (CG) based relevance feedback strategies and CG similarity measures proposed in this thesis are novel contributions. The techniques investigated in this work make use of CG-based model in conjunction with the statistical vector space model. The CG-based model attempts to capture relationship among terms (concept). The two models thus complement each other allowing us to take the benefits of the long and established research efforts in the statistical models and versatility of semantic models. The chapters in this monograph have enough material for young researchers working in this area and may give rise to interesting research problem for their work.