【摘 要】
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针对传统伪相关反馈(PRF)算法扩展源质量不高使得检索效果不佳的问题,提出一种基于检索结果的排序模型(REM)。首先,该模型从初检结果中选择排名靠前的文档作为伪相关文档集;然后,
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61263037),内蒙古自然科学基金资助项目(2014BS0604,2014MS0603).
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针对传统伪相关反馈(PRF)算法扩展源质量不高使得检索效果不佳的问题,提出一种基于检索结果的排序模型(REM)。首先,该模型从初检结果中选择排名靠前的文档作为伪相关文档集;然后,以用户查询意图与伪相关文档集中各文档的相关度最大化、并且各文档之间相似性最小化作为排序原则,将伪相关文档集中各文档进行重排序;最后,将排序后排名靠前的文档作为扩展源进行二次反馈。实验结果表明,与两种传统伪反馈方法相比,该排序模型能获得与用户查询意图相关的反馈文档,可有效地提高检索效果。
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