【摘要】：排序合成問題是元搜索引擎研究的一個重要方面。該文分析了基于投票模型的排序合成問題。在討論2個常用的投票規(guī)則Borda和Condorcet的基礎(chǔ)上,介紹了用圖論算法實現(xiàn)的淘汰投票算法,包括Kemeny算法。針對Kemeny算法是NP-hard問題,提出了一種易于實現(xiàn)的啟發(fā)式淘汰投票算法,并且利用TREC數(shù)據(jù)集進(jìn)行實驗比較這些方法。實驗結(jié)果表明,淘汰投票算法與Borda算法執(zhí)行效果相當(dāng),有時甚至超過Borda算法。
[Abstract]:Ranking composition problem is an important aspect of meta-search engine research. In this paper, the problem of ranking composition based on voting model is analyzed. On the basis of discussing two commonly used voting rules Borda and Condorcet, this paper introduces the elimination voting algorithm implemented by graph theory algorithm, including Kemeny algorithm. In order to solve the problem that Kemeny algorithm is NP-hard, a heuristic elimination voting algorithm is proposed, and the TREC dataset is used to compare these methods. The experimental results show that the elimination voting algorithm has the same execution effect as the Borda algorithm, and sometimes even exceeds the Borda algorithm.
【作者單位】： 武漢大學(xué)計算機(jī)學(xué)院 京都大學(xué)化學(xué)研究所 武漢大學(xué)計算機(jī)學(xué)院
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(40304010)
【分類號】：TP301.6

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4 劉勇;Vague集與Fuzzy集的關(guān)系研究[D];重慶郵電大學(xué);2006年

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本文編號：2479906