基于文档相关性等级区分优化的网页排序方法

发布时间：2017-09-24 15:45

  本文关键词：基于文档相关性等级区分优化的网页排序方法

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【摘要】：利用机器学习方法自动构建排序模型,在Pairwise方法上平等化每个查询,扩充训练集加大文档不同相关性等级间的区分度和减少不相关文档的噪声影响,利用交叉熵计算误差函数来提高排序算法的性能。在公开数据集LETOR 4.0上的实验结果显示该方法可以提高排序结果的准确率,证明本方法的有效性。
【作者单位】： 厦门大学数据库实验室;
【关键词】： 网页排序 神经网络 样本对 搜索引擎
【分类号】：TP391.3;TP181
【正文快照】： 0引言在搜索引擎中,输入一个关键字查询将返回一个相关的文档列表,再依据查询与文档之间的相关度,对列表中的文档进行排序,并将结果返回给用户。面对搜索引擎上海量的网页,用户通常只会点击某关键字下排名靠前的几个网页,因此,排序结果的精度将大大影响搜索引擎的用户体验。

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本文编号：912264