利用粒子群算法优化多源检索融合结果的方法

发布时间：2018-03-07 08:14

  本文选题：多源检索　切入点：融合排序　出处：《模式识别与人工智能》2012年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：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%.
[Abstract]:The automatic integration of the results returned by multiple search engine systems is a difficult problem that has not been solved well in the application of network information retrieval. It is also the key technology to affect the effect of meta search engine. In this paper, a discrete particle swarm optimization algorithm is proposed, which can further optimize the output results of many other fusion sorting algorithms. Moreover, it has better adaptability to different queries and does not need to consider the quality weight and overlap rate of each independent source retrieval result. Compared with other fusion algorithms as its input processing, The accuracy of the algorithm can be improved by about 20 percent, and the standard deviation of the accuracy varies with the query topic can be reduced by about 50 percent.
【作者单位】： 中国科学技术大学信息科学技术学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(No.90818007)
【分类号】：TP391.3

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1578618