模式识别与人工智能
模式識彆與人工智能
모식식별여인공지능
Moshi Shibie yu Rengong Zhineng
2012年
3期
527-533
,共7页
多源检索%融合排序%元搜索引擎%离散粒子群算法(DPSA)
多源檢索%融閤排序%元搜索引擎%離散粒子群算法(DPSA)
다원검색%융합배서%원수색인경%리산입자군산법(DPSA)
对多个搜索引擎系统返回结果进行自动整合,是当前网络信息检索应用至今尚未较好解决的一个难点,也是影响元搜索引擎效果的关键技术环节.在实验多种处理多源搜索结果融合算法的基础上,文中提出一种可对多种其它融合排序算法输出结果做进一步优化的离散粒子群算法.该算法不仅能在整体效果上优于作为其预处理输入的其它融合排序算法,而且对不同查询有更好的适应性,不需考虑各独立源检索返回结果的质量权重及相互间重叠率等因素.与作为其输入处理的其它融合算法相比,该算法的相关文档识别准确率可提高约20％,而准确率随查询主题变化的标准差可降低约50％.
對多箇搜索引擎繫統返迴結果進行自動整閤,是噹前網絡信息檢索應用至今尚未較好解決的一箇難點,也是影響元搜索引擎效果的關鍵技術環節.在實驗多種處理多源搜索結果融閤算法的基礎上,文中提齣一種可對多種其它融閤排序算法輸齣結果做進一步優化的離散粒子群算法.該算法不僅能在整體效果上優于作為其預處理輸入的其它融閤排序算法,而且對不同查詢有更好的適應性,不需攷慮各獨立源檢索返迴結果的質量權重及相互間重疊率等因素.與作為其輸入處理的其它融閤算法相比,該算法的相關文檔識彆準確率可提高約20％,而準確率隨查詢主題變化的標準差可降低約50％.
대다개수색인경계통반회결과진행자동정합,시당전망락신식검색응용지금상미교호해결적일개난점,야시영향원수색인경효과적관건기술배절.재실험다충처리다원수색결과융합산법적기출상,문중제출일충가대다충기타융합배서산법수출결과주진일보우화적리산입자군산법.해산법불부능재정체효과상우우작위기예처리수입적기타융합배서산법,이차대불동사순유경호적괄응성,불수고필각독립원검색반회결과적질량권중급상호간중첩솔등인소.여작위기수입처리적기타융합산법상비,해산법적상관문당식별준학솔가제고약20％,이준학솔수사순주제변화적표준차가강저약50％.
