RF:相关性反馈
“Relevance Feedback”在学术与技术领域常被缩写为RF,以提升书写和表达效率。这一术语广泛应用于信息检索、数据挖掘以及新闻媒体等行业,主要用于描述系统根据用户对返回结果的评价来优化后续查询匹配度的方法。其中文释义为“相关性反馈”,体现了其核心作用是评估和提升信息与需求之间的关联程度。
Relevance Feedback具体释义
Relevance Feedback的英文发音
例句
- The Research on Algorithms of Relevance Feedback(RF) and Classification in Image Retrieval
- 图像检索中的相关反馈和分类算法研究
- Data fusion and relevance feedback based query expansion are two effective methods for information retrieval optimizing.
- 数据融合和基于相关度反馈的查询扩展是两种有效的检索过程优化技术。
- Research on 3D Model Retrieval System Based on Multi-feature and Relevance Feedback(RF)
- 基于多特征和相关反馈的三维模型检索系统研究与实现
- The algorithm combines active learning, biased classification and incremental learning to model the small sample biased learning problem in relevance feedback process.
- 该算法将主动式学习、有偏分类和增量学习结合起来,对相关反馈过程中的小样本有偏学习问题进行建模。
- Method of Image Retrieval Based on Integrating Low Level Feature with Relevance Feedback(RF)
- 基于综合特征和相关反馈的图像检索方法研究
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