本文選題：多源檢索　切入點：融合排序　出處：《模式識別與人工智能》2012年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：對多個搜索引擎系統(tǒng)返回結果進行自動整合,是當前網(wǎng)絡信息檢索應用至今尚未較好解決的一個難點,也是影響元搜索引擎效果的關鍵技術環(huán)節(jié).在實驗多種處理多源搜索結果融合算法的基礎上,文中提出一種可對多種其它融合排序算法輸出結果做進一步優(yōu)化的離散粒子群算法.該算法不僅能在整體效果上優(yōu)于作為其預處理輸入的其它融合排序算法,而且對不同查詢有更好的適應性,不需考慮各獨立源檢索返回結果的質量權重及相互間重疊率等因素.與作為其輸入處理的其它融合算法相比,該算法的相關文檔識別準確率可提高約20%,而準確率隨查詢主題變化的標準差可降低約50%.
[Abstract]:The automatic integration of the results returned by multiple search engine systems is a difficult problem that has not been solved well in the application of network information retrieval. It is also the key technology to affect the effect of meta search engine. In this paper, a discrete particle swarm optimization algorithm is proposed, which can further optimize the output results of many other fusion sorting algorithms. Moreover, it has better adaptability to different queries and does not need to consider the quality weight and overlap rate of each independent source retrieval result. Compared with other fusion algorithms as its input processing, The accuracy of the algorithm can be improved by about 20 percent, and the standard deviation of the accuracy varies with the query topic can be reduced by about 50 percent.
【作者單位】： 中國科學技術大學信息科學技術學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(No.90818007)
【分類號】：TP391.3

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1578618