复杂布尔查询下的文档收集打分策略的优化

摘要：

虽然布尔查询是信息检索领域中较早提出的一个概念,但是对布尔查询的大量研究主要还是针对布尔操作一致的布尔查询.对于复杂布尔查询,目前并没有太多的相关研究,复杂布尔查询却越来越被频繁地使用(如文本推荐领域).为了促使这类查询能够被更加高效地执行,提出了一种基于DAAT (document-at-a-time)框架的文档收集打分策略——DCQ(DAAT for complex query)算法,并与著名开源搜索引擎Lucene进行比较实验,查询性能有了显著提升.此外,提出了一套对查询性能的回归预测机制,该机制能比较准确地决策DCQ算法的使用时机.实验表明,结合了性能预测器的复合算法要远优于Lucene当前的文档收集打分算法.

关键词：复杂布尔查询、查询优化、性能回归

所属期刊栏目：11

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：The National Basic Research Program of China under Grant No.2014CB340400国家重点基础研究发展计划973计划;the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.61272340,61272340

在线出版日期：2017-05-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：106-113