基于信息量与信息熵的元搜索引擎排序算法研究

发布时间：2018-04-12 23:23

  本文选题：元搜索引擎 + 排序算法　； 参考：《计算机科学》2012年03期

【摘要】：元搜索引擎集合了多个成员搜索引擎的结果,将结果进行一定的处理后再将处理后的结果返回给用户。其中对结果的重新排序直接影响到元搜索引擎的性能。基于通信领域上的信息量与信息熵提出一种计算结果相关度的算法——信息关联度IRD算法,再将算法进行特定的修正,并提出一种合并算法CombMul,将以上算法应用到元搜索引擎中,最终用MRR查准率来评价此方法。得到的MRR查准率数据表明,与广泛应用的Borda排序算法相比,IRD算法结果更为理想。
[Abstract]:The meta search engine set a number of members of the search engine results, the results are returned to a certain treatment and then after the results to the user. The re ranking of the results directly affect the performance of meta search engine. The amount of information communication in the field of information entropy and proposes a calculation result correlation algorithm information correlation algorithm based on IRD algorithm, then the specific correction, and puts forward a combination algorithm of CombMul, the above algorithm is applied to the meta search engine, finally using MRR precision to evaluate this method. The MRR precision data obtained show that compared with the widely used Borda algorithm, IRD algorithm is more ideal results.

【作者单位】： 河海大学计算机与信息学院;南京大学计算机软件新技术国家重点实验室;阿尔斯特大学计算机及信息科学学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(60673186和60971088) 江苏省高校“青蓝工程”中青年学术带头人培养对象项目 教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-10-0327)资助
【分类号】：TP391.3

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本文编号：1741908