基于混合模型的多搜索引擎融合

发布时间：2018-08-20 08:09

【摘要】：为提高组合检索系统的性能,提出一种基于混合模型的多搜索引擎融合方法.该方法利用高斯、指数密度函数分别描述相关、非相关文档的相关分值分布,用基于混合模型的算法规范化处理相关分值,估计非相关文档的相关分值,并进行分值合并.这样做既考虑到相关、非相关文档在分值分布上的差异, 又考虑了用户对成员搜索引擎的性能评价.实验结果表明,利用该方法的平均查准率要比成员搜索引擎平均提高37 8%,也明显高于Sum CombSUM、Sum CombMNZ和Standard CombSUM 3种常用的融合方法.
[Abstract]:In order to improve the performance of the combined search system, a hybrid model based fusion method for multiple search engines is proposed. In this method, Gao Si and exponential density function are used to describe the correlation value distribution of the correlation and non-related documents respectively. The algorithm based on mixed model is used to normalize the correlation value, estimate the correlation value of the non-related document, and combine the score. This not only takes into account the differences in the distribution of relevant and non-related documents, but also takes into account the user's performance evaluation of member search engines. The experimental results show that the average precision of this method is 37.8% higher than that of the member search engine, and it is obviously higher than that of Sum Comb sum Sum CombMNZ and Standard CombSUM.
【作者单位】： 西安交通大学电子与信息工程学院 西安交通大学电子与信息工程学院
【基金】：国家高技术研究发展计划资助项目(2003AA1Z2610).
【分类号】：TP391.3

【共引文献】

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3 何X，

本文编号：2192965