基于伪反馈的有效XML查询扩展

摘要：

伪反馈(pseudo relevance feedback,PRF)一直以来都被认为是一种有效的查询扩展技术.然而传统的伪反馈容易带来主题漂移,从而影响检索性能.如何确定高质量的相关文档集,以及如何从相关文档集中挑选有用的扩展词项,是解决伪反馈中查询主题漂移的两个重要方面.对此,针对XML (extensible markuplanguage)文档,提出了一个解决框架:一方面,研究了XML伪反馈文档查找方法,在充分考虑XML内容和结构特征的前提下,提出了基于检索结果聚类和两阶段排序模型相结合的高质量XML伪相关文档查找技术;另一方面,针对CO(content only)查询,对词项扩展进行了研究,提出了带结构语义的词项权值计算方法.一系列的相关实验数据表明,所提的XML伪反馈查询扩展方法能有效地减少查询主题漂移现象,获得更好的检索质量.

关键词：XML伪反馈、检索结果聚类、排序、查询扩展

所属期刊栏目：10

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.61363039,61363010,71361012,61562032;the National Social Science Foundation of China under Grant No.12CTQ042;the Natural Science Foundation of Jiangxi Province under Grant Nos.20142BAB217014,20142BAB207010;the Humanities and Social Science Research Project in Colleges and Universities of Jiangxi Province under Grant No.TQ1504

在线出版日期：2017-02-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1673-1682