10.3969/j.issn.1003-0077.2009.01.012
基于团模型的文档重排算法研究
为了满足用户对信息检索结果准确不断提高的需求,尽可能应用那些与查询及检索结果有关的信息进行查询结果优化是一种有效的手段.查询扩展和结果重排就是利用附加信息进行检索结果优化的方法.该文提出了基于文档团的文档重排模型(DCRM模型),此模型通过对文档集的学习,构造文档与文档关系的Markov网络,提取出文档Markov网络中的"文档团",应用文档团信息进行文档重排.在adi、cacm、med、cisi和cran五个数据集上的实验结果表明,本文提出的基于文档团的文档重排模型较BM25模型性能得到有效提高.
计算机应用、中文信息处理、Markov网络、文档团、文档重排
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目60663007;江西省科技攻关项目20062184;江西省教育厅科技项目20072129;江西省自然科学基金资助项目2007GZS2168
2009-03-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
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