發(fā)布時間：2018-05-14 09:26

  本文選題：分布式檢索 + 資源選擇��； 參考：《華南理工大學學報(自然科學版)》2017年03期

【摘要】：在具有多個真實搜索引擎的聯(lián)邦檢索環(huán)境下,基于小文檔的資源選擇算法由于難以估計每個搜索引擎的真實網(wǎng)頁數(shù)量,因此準確率較低.針對這個問題,文中提出了基于主題模型的資源庫描述方法,利用LDA主體模型獲取每個資源庫的描述詞;在此基礎(chǔ)上提出新的資源選擇算法,結(jié)合垂直領(lǐng)域權(quán)重和詞向量計算資源庫和查詢請求之間的相關(guān)度,并根據(jù)相關(guān)度大小獲取最終資源選擇結(jié)果.實驗結(jié)果表明,基于主題模型的資源選擇算法能很好地提高資源選擇效果,可有效應用于分布式搜索引擎的聯(lián)邦檢索環(huán)境.
[Abstract]:In the federated retrieval environment with multiple real search engines, the algorithm of resource selection based on small documents is difficult to estimate the number of real web pages of each search engine, so the accuracy is low. In order to solve this problem, a method of describing resource base based on topic model is proposed in this paper. The description words of each resource base are obtained by using LDA agent model, and then a new resource selection algorithm is proposed. Combining the vertical domain weight and word vector to calculate the correlation between the resource base and the query request, the final resource selection results are obtained according to the correlation degree. The experimental results show that the resource selection algorithm based on topic model can improve the efficiency of resource selection and can be effectively applied to the federated retrieval environment of distributed search engines.
【作者單位】： 華南理工大學計算機科學與工程學院∥廣東省計算機網(wǎng)絡(luò)重點實驗室;
【基金】：廣東省自然科學基金重大基礎(chǔ)研究培育項目(2015A030308017) 教育部中國移動科研基金資助項目(MCM20150512)~~
【分類號】：TP301.6;TP391.3

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本文編號：1887296