本文關鍵詞： 信息檢索 元搜索引擎 搜索結果合成 文本分析 群決策 合成算法 相關文檔 查詢 相關性 相似度　出處：《華南理工大學學報(自然科學版)》2008年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了提高元搜索引擎的查詢精度,提出了一種改進的元搜索結果合成算法.首先,通過分析搜索結果列表中包含的文本信息,綜合考慮搜索結果與查詢的匹配完全程度和相關程度,給出了文本分析的規(guī)范化方法;并結合搜索結果的排序信息計算文檔的相關分值,據(jù)此實現(xiàn)對局部相似度的調(diào)整.然后,利用成員搜索引擎的性能評價,提出了改進的影子文檔方法來估算非相關文檔的相關分值.最后,采用基于群決策的合成方法對搜索結果進行一致性排序.實際Web環(huán)境中的測試表明,所提出的算法比現(xiàn)有合成算法具有更好的搜索結果相關性.
[Abstract]:In order to improve the query accuracy of the meta search engine, an improved meta-search result synthesis algorithm is proposed. Firstly, the text information contained in the search results list is analyzed. Considering the matching degree and correlation degree of search results and query, a standardized method of text analysis is presented. Combining the ranking information of the search results to calculate the relevant value of the document, we can adjust the local similarity. Then, we use the member search engine to evaluate the performance of the search engine. An improved shadow document method is proposed to estimate the correlation scores of non-related documents. Finally, a group decision based composition method is used to rank the search results consistently. The test results in the actual Web environment show that. The proposed algorithm has better search result correlation than the existing synthesis algorithm.
【作者單位】： 西安電子科技大學計算機學院;西安電子科技大學理學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(60603098)
【分類號】：TP391.3
【正文快照】： 結果合成是元搜索引擎的一個核心問題,是將多個搜索引擎的檢索結果合并到一起的過程.文獻[1]中給出了典型的基于排序位置和文檔相關分值的合成算法,這些方法主要是利用文檔局部相似度信息.由于不同的搜索引擎具有不同的相關分值標準,從而導致搜索引擎性能的不均衡,因此需要用

【參考文獻】

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本文編號：1456243