一种基于流形学习的文档重排序方法

• 作者: 周栋 赵文玉
• 来源期刊: 山西大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 文档重排序 流形学习 检索结果优化
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 第二十二届全国信息检索学术会议(CCIR 2016)论文选登
• 页码范围: 27-34
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13451/j.cnki.shanxi.univ(nat.sci.).2017.01.005

摘要

对第一轮检索的结果文档进行重新排序,以提高顶端结果的准确率,一直是信息检索研究中的基础和关键热点问题.文章在考虑文档与文档的基础上,充分考虑了文档与关键词项以及词项与词项之间的多种关系,提出了一种基于流形学习的检索结果重排序的方法.将文档-文档,文档-关键词项,以及词项-词项这三种关系利用流形学习模型进行融合,然后通过正则化框架,在第一轮检索结果分数的基础上,进行文档重排序.在CLEF数据集上进行的实验表明,与基于图的文档重排序,基于LDA模型的文档重排序等方法相比,文中提出的方法可以更好地提高检索准确率.特别是在奥地利图书馆数据集中,采用MRR评估方法,文章所提出方法的准确率比表现最好的基线系统提高了11.78％,比第一轮检索结果提高了33.46％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周栋	湖南科技大学计算机科学与工程学院	16	46	3.0	6.0
2	赵文玉	湖南科技大学计算机科学与工程学院	3	10	1.0	3.0