基于Markov网络的结果重排技术

摘要：

信息检索中通过网页链接信息提取文档内部关系进行搜索结果重排可以提升检索系统的性能.通过Markov网络来展现文档内部关系,该网络更直观地解释了文档间的语义相关性,利用这种文档内部语义关系计算文档重要性对检索结果进行重排.根据文档分布特征阐述了Markov文档网络的构造算法,讨论了Top-k及其相关文档的重要性评分算法,修正初始检索的文档评分.通过这种方式,既保持了文档图的查询相关性,又丰富了文档内部关系,扩大了重排序范围.实验表明,在多个标准文档集上基于Markov网络的结果重排技术对检索性能有较大的稳定提升.

关键词：信息检索、结果重排、Markov网络

所属期刊栏目：25

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61201456;江西省自然科学基金20122BAB211032;江西省高校人文社会科学研究青年基金JC1312;江西省省级立项教改课题JXJG-12-6-19;The National Natural Science Foundation of China61201456;The Jiangxi Natural Science Foundation20122BAB211032;The College of Humanities and Social Science Youth Fund of JiangxiJC1312;The College Teaching Reform Project of JiangxiJXJG-12-6-19

在线出版日期：2016-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：859-864