基于投票模型的元搜索排序合成算法

发布时间：2019-05-18 10:09

【摘要】：排序合成问题是元搜索引擎研究的一个重要方面。该文分析了基于投票模型的排序合成问题。在讨论2个常用的投票规则Borda和Condorcet的基础上,介绍了用图论算法实现的淘汰投票算法,包括Kemeny算法。针对Kemeny算法是NP-hard问题,提出了一种易于实现的启发式淘汰投票算法,并且利用TREC数据集进行实验比较这些方法。实验结果表明,淘汰投票算法与Borda算法执行效果相当,有时甚至超过Borda算法。
[Abstract]:Ranking composition problem is an important aspect of meta-search engine research. In this paper, the problem of ranking composition based on voting model is analyzed. On the basis of discussing two commonly used voting rules Borda and Condorcet, this paper introduces the elimination voting algorithm implemented by graph theory algorithm, including Kemeny algorithm. In order to solve the problem that Kemeny algorithm is NP-hard, a heuristic elimination voting algorithm is proposed, and the TREC dataset is used to compare these methods. The experimental results show that the elimination voting algorithm has the same execution effect as the Borda algorithm, and sometimes even exceeds the Borda algorithm.
【作者单位】： 武汉大学计算机学院 京都大学化学研究所 武汉大学计算机学院
【基金】：国家自然科学基金资助项目(40304010)
【分类号】：TP301.6

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本文编号：2479906