查询词相似度加权的邻近性检索方法

• 作者: 乔亚男 刘跃虎 齐勇
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 信息检索 语义相似度 查询词邻近性(QTP) 信息需求
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 189-194
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4791字
• 语种: 中文

摘要

传统的邻近性检索模型同等地看待所有查询词,不加区分地考虑所有查询词的邻近性,造成“平行概念效应”,影响邻近性检索方法的性能.文中提出一种查询词相似度加权的邻近性检索方法.该方法根据查询词之间的语义相似度对查询词邻近性统计量加权,可进一步推断用户的实际信息需求,挖掘查询中蕴含的更深层次的信息.实验结果表明,在短查询较多的应用环境下,文中方法可较显著提升传统邻近性检索模型的性能,有效规避查询词邻近性的平行概念效应.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	齐勇	西安交通大学电子与信息工程学院	80	870	16.0	27.0
2	乔亚男	西安交通大学电子与信息工程学院	11	31	4.0	5.0
4	刘跃虎	西安交通大学电子与信息工程学院	22	269	9.0	16.0