基于聚类分析的搜索引擎自动性能评价

发布时间：2018-05-16 01:48

  本文选题：信息检索 + 性能评价　； 参考：《中文信息学报》2010年05期

【摘要】：传统的搜索引擎性能评价方法需要人工标注标准答案集,需花费大量的人力物力,并且评价结果依赖于人工标注的准确性,效率较低。该文基于聚类分析的思路,提出了一种搜索引擎性能评价指标和自动进行搜索引擎性能评价的方法,此方法能自动计算信息类查询的覆盖范围,并根据其覆盖范围对检索结果进行聚类,通过类间距和类内距等指标实现检索性能的自动评价。实验结果表明,基于聚类指标的评价方法与人工标注的评价方法的评价结果是相一致的。
[Abstract]:The traditional evaluation method of search engine performance needs manual tagging standard answer set, which requires a lot of manpower and material resources, and the evaluation result depends on the accuracy of manual annotation, and the efficiency is low. Based on the idea of clustering analysis, this paper puts forward a method of evaluating the performance of search engine and automatically evaluating the performance of search engine. This method can automatically calculate the coverage of information class query. According to its coverage range, the retrieval results are clustered, and the retrieval performance is automatically evaluated by the index of the space between classes and the distance between classes. The experimental results show that the evaluation method based on clustering index is consistent with the evaluation method based on manual labeling.
【作者单位】： 江西师范大学计算机信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(60963014) 江西省自然科学基金资助项目(2008GZS0052) 江西省科技攻关项目(2006-184) 江西省教育厅科技课题(2007-129)
【分类号】：TP391.3

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