基于层次评分函数的多粒度搜索算法研究

• 作者: 姜攀 李跃新
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 论坛 信息检索 层次评分函数 多粒度搜索
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 101-103,121
• 页数: 4页
• 分类号: TP391|TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.01.023

摘要

在线论坛中包含了大量的有用信息，通过检索论坛中的数据用户可以方便地获取所需的知识，然而论坛数据的层次特征给内容检索提出了严峻的挑战。针对论坛数据的层次特征，提出了一种基于层次评分函数的多粒度搜索方法。将论坛数据用树型层次结构表示，并基于多个因素提出了融合话题、发言、语句和单词多个粒度的层次评分函数。为了避免多种粒度的数据在返回结果中具有重复性，提出了一种有约束的返回结果最大化模型。将返回结果最大化模型转换为最大独立集合问题，并给出了一种启发式优化算法。实验表明，提出的算法在检索论坛数据时不仅具有很好的效率，而且准确性非常高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李跃新	湖北大学计算机与信息工程学院	68	253	6.0	13.0
2	姜攀	武汉理工大学计算机科学与技术学院	39	45	3.0	5.0