基于混合模型的多搜索引擎融合

• 作者: 冯博琴 霍华
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 相关分值 混合模型 搜索引擎融合 分值合并
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 页码范围: 356-359
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-987X.2005.04.007

摘要

为提高组合检索系统的性能,提出一种基于混合模型的多搜索引擎融合方法.该方法利用高斯、指数密度函数分别描述相关、非相关文档的相关分值分布,用基于混合模型的算法规范化处理相关分值,估计非相关文档的相关分值,并进行分值合并.这样做既考虑到相关、非相关文档在分值分布上的差异, 又考虑了用户对成员搜索引擎的性能评价.实验结果表明,利用该方法的平均查准率要比成员搜索引擎平均提高37.8%,也明显高于Sum-CombSUM、Sum-CombMNZ和Standard-CombSUM 3种常用的融合方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯博琴	西安交通大学电子与信息工程学院	171	3268	30.0	50.0
2	霍华	西安交通大学电子与信息工程学院	7	95	5.0	7.0