利用粒子群算法优化多源检索融合结果的方法

• 作者: 张国梁 李斌 谢兴生
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 多源检索 融合排序 元搜索引擎 离散粒子群算法(DPSA)
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 527-533
• 分类号: TP391.4
• 字数: 6210字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2012.03.024

摘要

对多个搜索引擎系统返回结果进行自动整合,是当前网络信息检索应用至今尚未较好解决的一个难点,也是影响元搜索引擎效果的关键技术环节.在实验多种处理多源搜索结果融合算法的基础上,文中提出一种可对多种其它融合排序算法输出结果做进一步优化的离散粒子群算法.该算法不仅能在整体效果上优于作为其预处理输入的其它融合排序算法,而且对不同查询有更好的适应性,不需考虑各独立源检索返回结果的质量权重及相互间重叠率等因素.与作为其输入处理的其它融合算法相比,该算法的相关文档识别准确率可提高约20％,而准确率随查询主题变化的标准差可降低约50％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李斌	中国科学技术大学信息科学技术学院	372	5610	37.0	58.0
2	谢兴生	中国科学技术大学信息科学技术学院	16	76	6.0	8.0
3	张国梁	中国科学技术大学信息科学技术学院	11	439	6.0	11.0