复杂布尔查询下的文档收集打分策略的优化

• 作者: 闫宏飞 黄达
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 复杂布尔查询 查询优化 性能回归
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能与模式识别
• 页码范围: 106-113
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 5890字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1511044

摘要

虽然布尔查询是信息检索领域中较早提出的一个概念,但是对布尔查询的大量研究主要还是针对布尔操作一致的布尔查询.对于复杂布尔查询,目前并没有太多的相关研究,复杂布尔查询却越来越被频繁地使用(如文本推荐领域).为了促使这类查询能够被更加高效地执行,提出了一种基于DAAT (document-at-a-time)框架的文档收集打分策略——DCQ(DAAT for complex query)算法,并与著名开源搜索引擎Lucene进行比较实验,查询性能有了显著提升.此外,提出了一套对查询性能的回归预测机制,该机制能比较准确地决策DCQ算法的使用时机.实验表明,结合了性能预测器的复合算法要远优于Lucene当前的文档收集打分算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	闫宏飞	北京大学信息科学技术学院	32	414	11.0	20.0
2	黄达	北京大学信息科学技术学院	13	86	4.0	9.0