本文選題：信息檢索 + 性能評價�。� 參考：《中文信息學(xué)報》2010年05期

【摘要】：傳統(tǒng)的搜索引擎性能評價方法需要人工標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)答案集,需花費(fèi)大量的人力物力,并且評價結(jié)果依賴于人工標(biāo)注的準(zhǔn)確性,效率較低。該文基于聚類分析的思路,提出了一種搜索引擎性能評價指標(biāo)和自動進(jìn)行搜索引擎性能評價的方法,此方法能自動計算信息類查詢的覆蓋范圍,并根據(jù)其覆蓋范圍對檢索結(jié)果進(jìn)行聚類,通過類間距和類內(nèi)距等指標(biāo)實(shí)現(xiàn)檢索性能的自動評價。實(shí)驗結(jié)果表明,基于聚類指標(biāo)的評價方法與人工標(biāo)注的評價方法的評價結(jié)果是相一致的。
[Abstract]:The traditional evaluation method of search engine performance needs manual tagging standard answer set, which requires a lot of manpower and material resources, and the evaluation result depends on the accuracy of manual annotation, and the efficiency is low. Based on the idea of clustering analysis, this paper puts forward a method of evaluating the performance of search engine and automatically evaluating the performance of search engine. This method can automatically calculate the coverage of information class query. According to its coverage range, the retrieval results are clustered, and the retrieval performance is automatically evaluated by the index of the space between classes and the distance between classes. The experimental results show that the evaluation method based on clustering index is consistent with the evaluation method based on manual labeling.
【作者單位】： 江西師范大學(xué)計算機(jī)信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(60963014) 江西省自然科學(xué)基金資助項目(2008GZS0052) 江西省科技攻關(guān)項目(2006-184) 江西省教育廳科技課題(2007-129)
【分類號】：TP391.3

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本文編號：1894919