Abstract-Obviously, söka motorer idag har inte tillräckligt tillgodosett användarnas behov. De flesta av dessa sökmotorer fungerar med nyckelord fråga som är identiska och relevanta för begreppssökning. Detta innebär att matchade eller framgångsrika sökresultat beror på hur en användare stavar nyckelorden. Således är metoden för att mäta nyckelord likhet mellan sökord fråga och index ord mycket avgörande. Denna forskning fokuserar på sökordssökning. Vi har designat metod för att mäta nyckelord likhet med Jaccards, N-Gram, Vector space, Genomsnitt (JNVA) och Jaccards, N-Gram, Längd, Genomsnitt (JNLA) genom att använda hybrid metod; en kombination av Jaccards, N-Gram och Vector Space för att göra sökordssökningen praktisk. Dessa metoder utvärderas med hjälp av tre kriterier (precision, återkallande och F-åtgärd). Resultatet visar att metoden för att mäta nyckelord likhet med tillämpningen av JNVA och JNLA framgångsrikt kan förutsäga likheten mellan nyckelordsfråga med indexord. Dessa metoder kan användas för att utveckla sökmotorer prestanda särskilt semantisk sökning.
Singthongchai m.fl. REF gör nyckelord sök mer praktiskt genom att beräkna nyckelord likhet genom att kombinera Jaccards, N-Gram och Vector Space.
A Method for Measuring Keywords Similarity by Applying Jaccard’s, N-Gram and Vector Space
{'venue': 'Lecture Notes on Information Theory', 'journal': 'Lecture Notes on Information Theory', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}