基于发现系统的相关性排序算法性能评价模型研究

• 作者: 刘艳民 魏清华
• 来源期刊: 甘肃科技
• 学科: 社会科学
• 关键词: 发现系统 MAP MRR NDCG 评价模型 相关性排序
• 年，卷（期）: 2015,（12）
• 所属期刊栏目: 图书情报与档案
• 页码范围: 51-53,59
• 页数: 4页
• 分类号: G250.76
• 字数: 2558字
• 语种: 中文

摘要

发现系统以类似Google的单一检索框为用户提供一站式资源检索服务，检索结果的相关性排序对用户非常重要，是评估发现系统优劣的重要指标之一。对信息检索系统中的评价模型查准率(Precision)、召回率（Recall）、平均查准率(MAP)及平均倒数排名(MRR)、NDCG（Normalized Discounted Cumulative Gain）进行深入的分析和研究的基础上。运用该指标对发现系统Summon、Primo、EDS相关性排序算法性能进行评估，以帮助图书馆选择合适的发现系统。