1) Query vector
查询向量
2) query vector moving
查询向量移动
3) move query vector
移动查询向量
1.
Such as move query vector,modify the weight of characteristics, Bayesian,SVM,neural and networks.
相关反馈方法有许多种,如移动查询向量、修改特征权重、贝叶斯、支持向量、神经网络等。
4) optimal query vector
最优查询向量
1.
When determining the optimal query vector, the algorithm took the former memorized optimal query vector as the decaying vector, and used the feedback samples which the user selected to determine the decaying factor dynamically.
在确定最优查询向量时,以记忆的前次最优查询向量作为以往正反馈的衰减向量,利用当次用户所选反馈样本动态地确定衰减因子,最后将衰减向量与本次用户所选反馈样本结合不断更新最优查询向量,为后续反馈积累了更多用户检索意图信息。
5) direction query
方向查询
1.
Spatial direction query based on projection model
基于投影模型的空间方向查询
2.
This paper analyzes the principle of spatial direction query based on cone model, and proposes the idea of selecting proper spatial directional relation formal description model according to different applications and different features of spatial data.
分析了基于锥形模型进行空间方向查询的原理,提出应结合不同实际应用领域和针对不同的空间数据特征选择适当的空间方向关系形式化描述模型的思想。
6) inverse query
反向查询
1.
This paper present a new method--EP\|index which is used in time series data for inverse query.
针对时间序列中的反向查询 ,提出了一种新的索引方法———ES 索引 ,介绍了ES 索引的建立、查询过程 ,并对数据动态更新时的ES 索引作了详细的阐述 ,简要说明了ES 索引在点、范围及近似查询中的应
补充资料：查询
1.查问;调查。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条