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摘要:
信息检索的核心问题就是在文档集中为用户检索出最相关的子文档集,并依靠排序算法对检索结果按照相关性进行排序,因此排序算法的优劣直接影响检索的效率.RLR算法改进了正则经验风险模型,大大减少了计算复杂度.通过设定一定范围的允许误差值,采用对称ε-insensitive对数亏损函数作为亏损函数,给出对称ε-insensitive对数亏损函数满足的一些特殊性质,进而改进RLR算法.实验表明新算法对文本排序是有效的.
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文献信息
篇名 一种改进的信息检索排序算法
来源期刊 云南民族大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 信息检索 排序 边际 RLR算法
年,卷(期) 2010,(1) 所属期刊栏目 信息与计算机科学
研究方向 页码范围 52-55
页数 4页 分类号 TP393.092
字数 3514字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-8513.2010.01.013
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 夏幼明 云南师范大学计算机科学与信息技术学院 71 475 10.0 19.0
2 梁立 云南师范大学计算机科学与信息技术学院 75 313 10.0 15.0
3 高炜 云南师范大学计算机科学与信息技术学院 139 368 9.0 14.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
信息检索
排序
边际
RLR算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
云南民族大学学报(自然科学版)
双月刊
1672-8513
53-1192/N
大16开
中国昆明市一二·一大街134号
1992
chi
出版文献量(篇)
2286
总下载数(次)
5
总被引数(次)
8502
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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