基于排序学习算法的智能检索系统

• 作者: 王镇宇 郑扬飞
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 关键词: 计算机应用 信息检索 相关性搜索 学习排名 Elasticsearch
• 年，卷（期）: 2021,（10）
• 所属期刊栏目: 软件工程|SOFTWARE ENGINEERING
• 页码范围: 35-40
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2021.10.006

摘要

本文旨在解决数据资产管理系统中信息检索效率低、检索结果准确率低下的痛点,基于排序学习算法构建智能检索系统,提升检索结果和用户请求的相关性.对排序学习算法理论进行研究,对常用的排序学习算法进行相关优化,将分类问题扩展到文本排序问题之上,定义相关的目标函数及损失函数,使用机器学习的方法来提升检索结果的准确度.基于垂直分布式搜索引擎技术及排序学习算法构建智能检索系统,通过相关性工程提升检索请求转化的效率.实验表明本系统可以在优化检索速率的基础之上,提升检索语句与返回结果之间的相关性和检索的准确度.