基于改进排序算法的用户查询优化的研究

发布时间：2018-07-28 06:36

【摘要】：互联网的迅速发展使信息检索的环境发生了重大变化。而基于互联网的搜索引擎的排序算法直接关系到用户在新的环境里进行信息检索的使用体验。文中提出一种将PageRank算法、分类技术、文档TF-IDF(词频-逆向词频)值相结合的方法,对排序算法进行改进。该算法对于用户查询的关键字进行预分类,判断用户的输入关键字最可能属于的文本类型。基于此优先从Solr库中取出类别相似的数据,使得主题相关的文本靠前显示。实验结果表明,该排序算法具有较快的查询响应时间和较高的查准率。
[Abstract]:With the rapid development of Internet, the environment of information retrieval has changed greatly. The sorting algorithm of Internet based search engine is directly related to the user's experience of information retrieval in the new environment. In this paper, a method of combining PageRank algorithm, classification technology and document TF-IDF (word frequency reverse word frequency) value is proposed to improve the sorting algorithm. The algorithm pre-classifies the keywords queried by the user and determines the most likely text type to which the user's input keywords belong. Based on this priority, similar data is extracted from the Solr library so that the topic related text is displayed forward. Experimental results show that the algorithm has faster query response time and higher precision.
【作者单位】： 南京邮电大学计算机学院;江苏省无线传感网高技术研究重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61373139) 江苏省自然科学基金(BK2012833) 江苏省高校自然科学基金(12KJB520011) 南京邮电大学科研基金(NY213160)
【分类号】：TP391.3

【参考文献】

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【共引文献】

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