检索结果-内蒙古大学图书馆

信息技术 2018年第1期42卷 124-129页

作者：陈佳伟江苏大学计算机科学与通信工程学院江苏镇江212013

目前查询性能预测的研究,主要集中在查询结果相关性性能的评估上,而搜索引擎正不断提高检索结果的多样化性能,因此预测其多样化性能是一项有意义的工作。在多样化性能的预测上,传统基于得分分布算法的有效性较低。为此,提出了预测查询... 详细信息

目前查询性能预测的研究,主要集中在查询结果相关性性能的评估上,而搜索引擎正不断提高检索结果的多样化性能,因此预测其多样化性能是一项有意义的工作。在多样化性能的预测上,传统基于得分分布算法的有效性较低。为此,提出了预测查询结果多样化性能的算法,并在运行结果上检验了提出的算法的有效性。实验结果显示,提出的预测算法是有价值的。

关键词：查询性能预测查询性能预测算法检索结果多样化多样化性能预测

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基于数据融合的检索结果多样化方法研究

基于数据融合的检索结果多样化方法研究

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作者：许春林江苏大学

学位级别：硕士

用户向信息检索系统提交的查询关键词有时语义模糊或有歧义,在此情形下信息检索系统很难识别出用户的真实意图从而给出用户满意的检索结果。检索结果多样化是处理该问题的一种有效方法。对于给定查询,检索结果多样化通过使用某种策略,... 详细信息

用户向信息检索系统提交的查询关键词有时语义模糊或有歧义,在此情形下信息检索系统很难识别出用户的真实意图从而给出用户满意的检索结果。检索结果多样化是处理该问题的一种有效方法。对于给定查询,检索结果多样化通过使用某种策略,使得检索结果中排名靠前的文档尽可能多的覆盖与查询相关的各个方面,从而满足不同用户的查询需求,提高用户的搜索满意度。现有的多样化方法大多采取一种两步处理的方式:(1)根据文档与查询之间的相关度获得一个初始的相关性检索结果;(2)对相关性结果进行重排得到多样化结果。最近的研究表明数据融合技术可用于提升检索结果的多样化性能。由于多样化方法采用两步处理的方式,数据融合方法也可分成早期融合和晚期融合两种策略。本文主要研究如何将数据融合方法用于支持检索结果多样化,分别采用上述两种不同的融合方式对检索结果多样化问题进行分析和处理。论文的主要工作如下:(1)对于晚期融合方式,重点研究数据融合算法中的线性组合法,探索适用于检索结果多样化的权重分配策略。参照进化算法搜索最优解的思路,提出了一种基于差分进化的权重分配策略。该策略将分配给参与融合的成员结果的一组权重看成一个向量并作为差分进化算法种群中的个体,再对种群中的个体不断进行选择淘汰,最终得到一组最优解使得线性组合法的性能更优。(2)分数规范化是显式多样化方法中不可缺少的一个环节,其主要作用是将初始检索结果中文档的分数或排名转化为该文档与查询相关的可能性。本文针对3种典型的显式多样化方法,分析常用的6种分数规范化方法对性能的影响,为重排前的分数规范化方法的选择提供依据。(3)针对晚期融合存在的不足,探讨支持检索结果多样化的早期融合策略。参与早期融合的检索结果只考虑文档与查询的相关性,且只需要对融合以后的结果进行一次多样化重排。整个过程只需融合一次,重排一次,因此效率更高。研究发现早期融合策略在性能上也不逊色于晚期融合。

关键词：检索结果多样化数据融合分数规范化线性组合权重分配策略

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支持检索结果多样化查询性能预测的研究

支持检索结果多样化查询性能预测的研究

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作者：陈佳伟江苏大学

学位级别：硕士

对于给定的查询,搜索引擎首先对查询进行分析,之后在预先建好的索引上检索文档,并按一种排名算法产生排序的文档列表。为了评估返回文档列表的性能,通常需要人工判断,非常费时,开销很大。如能开发出自动的、无需人工判断的查询性能预测... 详细信息

对于给定的查询,搜索引擎首先对查询进行分析,之后在预先建好的索引上检索文档,并按一种排名算法产生排序的文档列表。为了评估返回文档列表的性能,通常需要人工判断,非常费时,开销很大。如能开发出自动的、无需人工判断的查询性能预测技术,有较大的实用意义。对于搜索引擎而言,提高一些难度较高查询的性能尤其必要。如能预测此类查询,采取必要的补救措施以提升查询结果的质量,肯定能够提高用户的满意度。因此,设计有效的查询相关性性能预测方法是一项有意义的工作,这也是目前信息检索领域的一个研究方向。一个查询常含有多个子意图,并且对于同一个查询,不同用户往往有不同的意图。为了让更多的用户获得较好的搜索体验,应使靠前的查询结果尽量覆盖更多的子意图。这一过程称为多样化处理,多样化后查询结果的性能称为多样化性能。在检索多样化的背景下,为了避免将多样化性能低的查询结果返回给用户,搜索引擎需要预测查询结果的多样化性能,因此本文对查询多样化性能预测进行了研究。据我们所知,目前文献中还没有涉及这方面的研究。本文主要在以下几个方面进行了研究工作:(1)对于查询相关性性能的预测,从预测查询困难度类别(困难、一般、或容易查询)的角度入手,提出了一个基于支持向量机对查询的困难度进行分类的方法。实验结果显示该方法的预测效果良好,特别在困难类别查询的预测上,有效性较高。(2)对于查询多样化性能的预测,提出了5个算法。并采用TREC Web Track2010-2011多样性任务中提交的结果检验了算法的性能,结果显示预测算法有一定的有效性。(3)分析子查询检索结果的不同获取方式对多样化预测算法的影响。因为提出的多样化预测算法,预测查询多样化性能时需分析子查询检索结果信息,而该结果除了如上一实验从外部资源获取,还可直接从检索结果多样化产生的中间结果获取。实验结果表明,提出的预测算法在性能上依然好于传统预测算法。

关键词：查询性能预测查询困难度分类检索结果多样化多样化性能预测

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联邦检索中支持检索结果多样化的资源选择研究

联邦检索中支持检索结果多样化的资源选择研究

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作者：李亮江苏大学

学位级别：硕士

近年来互联网技术发展迅猛,搜索引擎已成为人们最常用的网络应用之一。传统的集中式信息检索系统,已不能够充分应对网络信息量和检索需求量的爆炸式增长。基于分布式架构的联邦检索,成为学术界和工业界最受关注的搜索引擎技术之一。资... 详细信息

近年来互联网技术发展迅猛,搜索引擎已成为人们最常用的网络应用之一。传统的集中式信息检索系统,已不能够充分应对网络信息量和检索需求量的爆炸式增长。基于分布式架构的联邦检索,成为学术界和工业界最受关注的搜索引擎技术之一。资源选择是联邦检索中一项重要的研究任务。另一方面,检索结果多样化也是近年来信息检索领域的研究热点,它的主要目的是满足用户对于查询的多元化检索需求,是应对短查询和模糊查询的重要技术。如何适应新的检索环境,在联邦检索系统中,通过有效的资源选择算法选择合适的资源组,实现检索结果多样化是本文的主要研究内容。论文的主要工作如下:(1)基于LDA主题模型,提出了一类多样化资源选择方法。该方法用α相关度筛选资源样本文档,提出利用LDA主题模型分析样本相关文档。该类方法采用贪心选择策略,通过平衡文档的查询相关性和多样性,选取多样化性能最佳的资源组。将该类方法应用在文档层和资源层,提出了D-LDA和R-LDA算法。(2)基于词向量技术,提出了一类多样化资源选择方法。从文本语义的角度分析资源样本文档,并结合TF-IDF权重,充分考虑文档中词项分布特征,在语义空间中实现文档、资源建模。将该类方法应用在文档层和资源层,分别提出了D-WE和R-WE算法。(3)针对联邦检索环境中,检索结果多样化任务下的资源选择问题,在Clueweb12-B13数据集的基础上构建联邦检索实验环境。同时提出了一种适应联邦检索环境的评价指标SDC,作为实验中多样化资源选择评价指标的补充。(4)进行实验对比现有研究和本文中提出的四种算法,分析四种算法的性能和运行效率。实验结果表明,四种算法均能在保证运行效率的前提下,有效地提升资源选择结果的多样化性能。其中,基于文档层LDA主题模型的D-LDA算法性能最佳。

关键词：联邦检索资源选择检索结果多样化 LDA主题模型词向量技术

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检索结果隐式多样化排序方法研究

检索结果隐式多样化排序方法研究

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作者：邬艳艳江苏大学

学位级别：硕士

随着科技的不断发展,人们对信息检索的要求越来越高。通常情况下,用户通过提交的查询关键词来获得想要的信息,而传统的检索系统只是根据文档与查询的匹配度返回结果。关键词查询作为用户信息需求经常是模糊的、具有多义的,即使是相同的... 详细信息

随着科技的不断发展,人们对信息检索的要求越来越高。通常情况下,用户通过提交的查询关键词来获得想要的信息,而传统的检索系统只是根据文档与查询的匹配度返回结果。关键词查询作为用户信息需求经常是模糊的、具有多义的,即使是相同的查询,不同用户感兴趣的方面也可能不一致,所以传统检索系统已经很难满足用户的多样化信息需求,这使得研究者们逐步意识到信息检索多样化的必要性。对于一给定查询,信息检索系统应该尽可能给出覆盖多方面的结果,来满足用户潜在的不同信息需求。现有支持多样性的检索系统通常采用两阶段处理的方式。第一阶段与传统信息检索系统相同,排名时只考虑文档的相关性。第二阶段在第一阶段的基础上对文档进行多样化排序以提升多样性。目前,信息检索结果多样化排序方法有多种,主要可以归纳为两类:显式方法和隐式方法。显式方法是假定可通过一些外部资源了解到查询的更多信息。而隐式方法则不依赖外部资源提供的额外信息,只考虑检索结果中的文档本身。本文主要是对隐式方法相关的方面进行研究,以往的研究更多的是关注某个方法本身的性能,而多种方法孰优孰劣及各自的适用环境并不是很明确,且关于已提出方法的性能比较研究甚少。对于一个支持结果多样化的检索系统而言,选择哪种重排算法进行结果多样化是值得研究的。本文的主要工作如下:(1)分析比较信息检索结果多样化中经典隐式多样化算法的性能。分析的经典隐式多样化算法有最大边际相关度(MMR)法、相对熵(KL)法、现代投资组合理论(MPT)、稀疏空间选择多样化(SSSD)、量子概率排序原则(QPRP)以及最大和分布(MSD)。通过实验比较六个隐式多样化算法的性能,并采用多样化的评价指标对实验的结果进行评价。(2)提出基于贪心局部搜索下的稀疏空间选择多样化算法,即GLSS算法(Sparse spatial selection diversification based on Greedy Local Search)。该算法是把稀疏空间选择多样化方法来检索前k文档的问题当作运筹学中基础设施位置问题来分析,并使用贪婪局部搜索方式选取满足用户需求的前k个文档。通过实验比较了GLSS算法、SSSD方法、量子概率排序原则(QPRP)和基于贪心局部搜索下的量子概率排序原则(QPRP-GLS)的性能,实验结果表明算法GLSS在多样化评价指标上表现最好。

关键词：检索结果多样化隐式重排序稀疏空间选择局部贪心搜索

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信息检索中支持结果多样化的查询性能预测

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软件工程 2019年第2期22卷 5-10页

作者：张忠敏吴胜利江苏大学江苏镇江212013

对支持检索结果多样化任务的查询性能预测进行了研究。分析了现有性能预测算法的不足,考虑利用不同方式衡量最终检索结果列表的多样性,并在此基础上提出同时考察查询结果的相关性性能与多样性性能的三种方法。采用TREC Clue Web09B数据... 详细信息

对支持检索结果多样化任务的查询性能预测进行了研究。分析了现有性能预测算法的不足,考虑利用不同方式衡量最终检索结果列表的多样性,并在此基础上提出同时考察查询结果的相关性性能与多样性性能的三种方法。采用TREC Clue Web09B数据集、Web Track任务的查询集及开源的Indri搜索引擎构建实验平台并进行实验。基于Spearman、Pearson和Kendall相关系数的评价结果表明,所提出的三种方法与传统方法相比更适用于预测多样化检索结果,且在不同条件下性能稳定。

关键词：信息检索查询性能预测检索结果多样化

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基于查询子主题分类的多样性搜索评价方法

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软件学报 2015年第12期26卷 3130-3139页

作者：陈飞刘奕群张敏马少平智能技术与系统国家重点实验室(清华大学) 北京100084 清华信息科学与技术国家实验室(筹)(清华大学) 北京100084 清华大学计算机科学与技术系北京100084

多样化检索结果的评测通常假设一个查询词包含多个权重各不相同的用户子意图,并在此假设的基础上对检索结果进行评测.虽然大多数已经存在的多样化检索评测方法利用了这些特性对检索结果进行评测,但在评测过程中,它们都忽略了查询子意图... 详细信息

多样化检索结果的评测通常假设一个查询词包含多个权重各不相同的用户子意图,并在此假设的基础上对检索结果进行评测.虽然大多数已经存在的多样化检索评测方法利用了这些特性对检索结果进行评测,但在评测过程中,它们都忽略了查询子意图的类型信息;而不同类型的查询子意图对信息需求具有不同的特点.首先,通过引入衰减函数对这种特点进行描述,进而对用户子意图的分类方法进行抽象;在此基础上,提出了利用查询子意图类型信息进行多样化检索结果评测的框架,该框架定义了利用查询子意图类型信息进行多样化检索评测的方法应该具有的结构;然后,讨论了在用信息类和导航类作为子意图分类方法的前提下,其对应的衰减函数的形式;最后,在TREC与NTCIR测试集上的实验结果表明了所提出方法的有效性.

关键词：多样化检索评测分类检索结果多样化

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信息检索系统性能评价与预测分析

信息检索系统性能评价与预测分析

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作者：张忠敏江苏大学

学位级别：硕士

自20世纪90年代以来,Web搜索引擎技术蓬勃发展。它已成为全球数十亿人获取信息的重要途径。在信息检索技术中,检索结果评价是一个重要环节,因为检索结果的有效性在很大程度上决定了检索系统的可用性。围绕这个问题,本文开展了一系列相... 详细信息

自20世纪90年代以来,Web搜索引擎技术蓬勃发展。它已成为全球数十亿人获取信息的重要途径。在信息检索技术中,检索结果评价是一个重要环节,因为检索结果的有效性在很大程度上决定了检索系统的可用性。围绕这个问题,本文开展了一系列相关的工作。分述如下:(1)传统的搜索引擎只考虑相关性,但近年来研究人员发现多样性也是衡量查询结果好坏的一个重要因素,特别是对于一些语义宽泛、模糊的查询尤其如此。学术界提出了不少支持检索结果多样化的算法。因此,我们提出了解国际上主要的商业搜索引擎应用最新技术的情况。我们选择了三个有代表性的搜索引擎Google,Bing和Ask,评估它们支持结果多样化的有效性。并将这些商用网络搜索引擎与学术界表现最好的信息检索系统进行比较,发现三个参与的商用网络搜索引擎性能优秀,与学术界表现最好的信息检索系统性能相似。(2)由于准确的判断检索结果的有效性需要较多的人力、时间等多种资源,因此一些快速、轻型的方式就很有用处。如果在未返回结果给用户之前,搜索引擎能够自动判断有关结果的性能,那么对于提高搜索引擎的可用性有很大帮助。我们通过分析的手段,发现现有性能预测算法的一些不足之处,提出了两种支持结果多样化的查询性能预测方法,分别为基于子意图感知预测(Intent-Aware Prediction,IAP)和基于子意图覆盖预测(Intent-Covered Prediction,ICP)。实验结果表明所提的两种方法预测效果较佳,并且比传统查询性能预测方法更适用于多样化结果。(3)数据融合是构建有效的信息检索系统的一种可行的方法。针对信息检索中的融合结果,本文提出了一种基于随机森林的性能预测方法。实验表明,与典型的性能预测算法——回归分析法相比,应用随机森林算法可有效地提高预测准确度。

关键词：信息检索系统性能评价性能预测检索结果多样化数据融合

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联邦搜索中基于词向量的多样化信息源选择算法

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软件工程 2018年第11期21卷 1-6页

作者：王雅蓉李亮吴胜利江苏大学江苏镇江212013

对支持检索结果多样化任务的信息源选择进行了研究。分析了现有研究的不足,提出利用词向量提取文本的语义特征,在此基础上实现文档建模和信息源选择。采用ClueWeb12b-13数据集构建实验平台和进行实验,基于R方法的评价结果表明,所提出的... 详细信息

对支持检索结果多样化任务的信息源选择进行了研究。分析了现有研究的不足,提出利用词向量提取文本的语义特征,在此基础上实现文档建模和信息源选择。采用ClueWeb12b-13数据集构建实验平台和进行实验,基于R方法的评价结果表明,所提出的方法优于现有的方法GLS和MnStD,且在不同条件下性能稳定。

关键词：联邦搜索信息源选择检索结果多样化词向量

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基于主题向量模型的多样化资源选择算法

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信息技术 2018年第9期42卷 79-83页

作者：李亮张芳江苏大学计算机科学与通信工程学院江苏镇江212013 南阳理工学院计算机与信息工程学院河南南阳473000

检索结果多样化任务下的资源选择是联邦检索的重要研究内容。针对现有显式方法的信息依赖和隐式方法的多样化性能不高,提出在α相关度筛选后得到的相关文档集上,构建子主题向量模型。从文中语义层提取数据源内容特征,提升资源相似度计... 详细信息

检索结果多样化任务下的资源选择是联邦检索的重要研究内容。针对现有显式方法的信息依赖和隐式方法的多样化性能不高,提出在α相关度筛选后得到的相关文档集上,构建子主题向量模型。从文中语义层提取数据源内容特征,提升资源相似度计算准确度,实现多样化的资源选择。实验显示,基于主题向量模型的资源选择方法表现出更好的性能。

关键词：主题向量模型资源相似度联邦检索资源选择检索结果多样化

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