基于线性回归的适应性排名算法研究

• 作者: 王胜
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 信息检索 线性回归 排名 准确率 RankSVM算法
• 年，卷（期）: 2015,（9）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2684-2686
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.09.029

摘要

根据已有的查询历史记录对排名模型进行自适应调整可以更好地实现检索结果的个性化。为了提高个性化检索的准确性，提出了一种基于线性回归的适应性排名算法。基于线性回归技术提出了一种适应性排名通用框架，该自适应框架通过调整参数来描述不同用户的查询偏好，进而实现排名的个性化，然后将改进的RankSVM算法应用于该框架，并提出了一种适应性RankSVM算法。最后，通过真实数据集实验验证了提出算法的有效性，能够明显提高排名准确率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王胜	安徽大学计算机科学与技术学院	25	76	5.0	7.0