【摘要】：為提高組合檢索系統(tǒng)的性能,提出一種基于混合模型的多搜索引擎融合方法.該方法利用高斯、指數(shù)密度函數(shù)分別描述相關、非相關文檔的相關分值分布,用基于混合模型的算法規(guī)范化處理相關分值,估計非相關文檔的相關分值,并進行分值合并.這樣做既考慮到相關、非相關文檔在分值分布上的差異, 又考慮了用戶對成員搜索引擎的性能評價.實驗結(jié)果表明,利用該方法的平均查準率要比成員搜索引擎平均提高37 8%,也明顯高于Sum CombSUM、Sum CombMNZ和Standard CombSUM 3種常用的融合方法.
[Abstract]:In order to improve the performance of the combined search system, a hybrid model based fusion method for multiple search engines is proposed. In this method, Gao Si and exponential density function are used to describe the correlation value distribution of the correlation and non-related documents respectively. The algorithm based on mixed model is used to normalize the correlation value, estimate the correlation value of the non-related document, and combine the score. This not only takes into account the differences in the distribution of relevant and non-related documents, but also takes into account the user's performance evaluation of member search engines. The experimental results show that the average precision of this method is 37.8% higher than that of the member search engine, and it is obviously higher than that of Sum Comb sum Sum CombMNZ and Standard CombSUM.
【作者單位】： 西安交通大學電子與信息工程學院 西安交通大學電子與信息工程學院
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃資助項目(2003AA1Z2610).
【分類號】：TP391.3

【共引文獻】

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3 何X，

本文編號：2192965