国防科技大学学报
國防科技大學學報
국방과기대학학보
JOURNAL OF NATIONAL UNIVERSITY OF DEFENSE TECHNOLOGY
2013年
2期
132-136
,共5页
信息检索%排序学习%相关反馈%用户行为分析
信息檢索%排序學習%相關反饋%用戶行為分析
신식검색%배서학습%상관반궤%용호행위분석
在信息检索中,系统需要根据用户查询将文档按照相似度大小进行排序,吸引了众多信息检索和机器学习领域研究者的眼球,并形成了诸多排序算法模型.然而并未考虑到查询短语与文档构成的特征对与用户相关反馈之间存在的同质性.在机器学习算法基础上,通过提取训练样本的主要特征进行有效聚类,并结合用户的相关反馈获取各个类中相关度判断的置信值,形成相似度判定模型,应用该模型来对测试样本进行相关度排序.算法对LETOR数据集进行了测试,实验表明,信息检索性能指标比其他排序算法有了进一步提高,并且无需复杂的数据预处理工作和手动设定算法参数.
在信息檢索中,繫統需要根據用戶查詢將文檔按照相似度大小進行排序,吸引瞭衆多信息檢索和機器學習領域研究者的眼毬,併形成瞭諸多排序算法模型.然而併未攷慮到查詢短語與文檔構成的特徵對與用戶相關反饋之間存在的同質性.在機器學習算法基礎上,通過提取訓練樣本的主要特徵進行有效聚類,併結閤用戶的相關反饋穫取各箇類中相關度判斷的置信值,形成相似度判定模型,應用該模型來對測試樣本進行相關度排序.算法對LETOR數據集進行瞭測試,實驗錶明,信息檢索性能指標比其他排序算法有瞭進一步提高,併且無需複雜的數據預處理工作和手動設定算法參數.
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