现代计算机（专业版）
現代計算機（專業版）
현대계산궤（전업판）
MODERN COMPUTER
2013年
7期
13-16
,共4页
网页排序%神经网络%样本对%搜索引擎
網頁排序%神經網絡%樣本對%搜索引擎
망혈배서%신경망락%양본대%수색인경
利用机器学习方法自动构建排序模型,在Pairwise方法上平等化每个查询,扩充训练集加大文档不同相关性等级间的区分度和减少不相关文档的噪声影响,利用交叉熵计算误差函数来提高排序算法的性能.在公开数据集LETOR 4.0上的实验结果显示该方法可以提高排序结果的准确率,证明本方法的有效性.
利用機器學習方法自動構建排序模型,在Pairwise方法上平等化每箇查詢,擴充訓練集加大文檔不同相關性等級間的區分度和減少不相關文檔的譟聲影響,利用交扠熵計算誤差函數來提高排序算法的性能.在公開數據集LETOR 4.0上的實驗結果顯示該方法可以提高排序結果的準確率,證明本方法的有效性.
이용궤기학습방법자동구건배서모형,재Pairwise방법상평등화매개사순,확충훈련집가대문당불동상관성등급간적구분도화감소불상관문당적조성영향,이용교차적계산오차함수래제고배서산법적성능.재공개수거집LETOR 4.0상적실험결과현시해방법가이제고배서결과적준학솔,증명본방법적유효성.
