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基于信息量與信息熵的元搜索引擎排序算法研究

發(fā)布時間:2018-04-12 23:23

  本文選題:元搜索引擎 + 排序算法 ; 參考:《計(jì)算機(jī)科學(xué)》2012年03期


【摘要】:元搜索引擎集合了多個成員搜索引擎的結(jié)果,將結(jié)果進(jìn)行一定的處理后再將處理后的結(jié)果返回給用戶。其中對結(jié)果的重新排序直接影響到元搜索引擎的性能;谕ㄐ蓬I(lǐng)域上的信息量與信息熵提出一種計(jì)算結(jié)果相關(guān)度的算法——信息關(guān)聯(lián)度IRD算法,再將算法進(jìn)行特定的修正,并提出一種合并算法CombMul,將以上算法應(yīng)用到元搜索引擎中,最終用MRR查準(zhǔn)率來評價此方法。得到的MRR查準(zhǔn)率數(shù)據(jù)表明,與廣泛應(yīng)用的Borda排序算法相比,IRD算法結(jié)果更為理想。
[Abstract]:The meta search engine set a number of members of the search engine results, the results are returned to a certain treatment and then after the results to the user. The re ranking of the results directly affect the performance of meta search engine. The amount of information communication in the field of information entropy and proposes a calculation result correlation algorithm information correlation algorithm based on IRD algorithm, then the specific correction, and puts forward a combination algorithm of CombMul, the above algorithm is applied to the meta search engine, finally using MRR precision to evaluate this method. The MRR precision data obtained show that compared with the widely used Borda algorithm, IRD algorithm is more ideal results.

【作者單位】: 河海大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院;南京大學(xué)計(jì)算機(jī)軟件新技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;阿爾斯特大學(xué)計(jì)算機(jī)及信息科學(xué)學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(60673186和60971088) 江蘇省高校“青藍(lán)工程”中青年學(xué)術(shù)帶頭人培養(yǎng)對象項(xiàng)目 教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃(NCET-10-0327)資助
【分類號】:TP391.3

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10 周,

本文編號:1741908


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