元搜索引擎结果合成算法

发布时间：2018-08-05 20:16

【摘要】：提出了一种基于文本/位置分析和群决策的查询结果合成算法.在充分考虑搜索结果文本信息的基础上,提出了查询匹配度的概念,并对搜索结果的标题和短文摘进行相关度分析。通过将文本分析与规范化的搜索结果排序值相结合来计算文档的相关分值.在估计非相关文档的相关分值时.对不同假设条件分别进行了讨论,并提出了改进的影子文档算法.然后,采用基于群决策的合成方法对相关分值进行合并,实现搜索结果的一致性排序.实验结果表明,采用该算法搜索结果的相关性明显优于Round-robin、CombSum和CombMNZ 3种合成算法.
[Abstract]:A query result composition algorithm based on text / position analysis and group decision is proposed. On the basis of considering the text information of search results, the concept of query matching degree is put forward, and the correlation between the title and the short abstract of the search results is analyzed. By combining the text analysis with the normalized search result sorting value, the relevant value of the document is calculated. When estimating a correlation score for a non-related document. Different hypotheses are discussed, and an improved shadow document algorithm is proposed. Then, the combination method based on group decision making is used to merge the relevant scores to achieve the consistent ranking of search results. The experimental results show that the correlation of search results using this algorithm is better than that of Round-robinn Comb Sum and CombMNZ.
【作者单位】： 西安电子科技大学计算机学院;河北农业大学信息科学与技术学院;西安电子科技大学理学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(60603098)
【分类号】：TP391.3

【共引文献】

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本文编号：2166897