本文關(guān)鍵詞：基于文檔相關(guān)性等級區(qū)分優(yōu)化的網(wǎng)頁排序方法

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【摘要】：利用機器學(xué)習(xí)方法自動構(gòu)建排序模型,在Pairwise方法上平等化每個查詢,擴充訓(xùn)練集加大文檔不同相關(guān)性等級間的區(qū)分度和減少不相關(guān)文檔的噪聲影響,利用交叉熵計算誤差函數(shù)來提高排序算法的性能。在公開數(shù)據(jù)集LETOR 4.0上的實驗結(jié)果顯示該方法可以提高排序結(jié)果的準(zhǔn)確率,證明本方法的有效性。
【作者單位】： 廈門大學(xué)數(shù)據(jù)庫實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 網(wǎng)頁排序 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 樣本對 搜索引擎
【分類號】：TP391.3;TP181
【正文快照】： 0引言在搜索引擎中,輸入一個關(guān)鍵字查詢將返回一個相關(guān)的文檔列表,再依據(jù)查詢與文檔之間的相關(guān)度,對列表中的文檔進行排序,并將結(jié)果返回給用戶。面對搜索引擎上海量的網(wǎng)頁,用戶通常只會點擊某關(guān)鍵字下排名靠前的幾個網(wǎng)頁,因此,排序結(jié)果的精度將大大影響搜索引擎的用戶體驗。

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