基于改进排序算法的用户查询优化的研究

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互联网的迅速发展使信息检索的环境发生了重大变化。而基于互联网的搜索引擎的排序算法直接关系到用户在新的环境里进行信息检索的使用体验。文中提出一种将PageRank算法、分类技术、文档TF-IDF(词频-逆向词频)值相结合的方法,对排序算法进行改进。该算法对于用户查询的关键字进行预分类,判断用户的输入关键字最可能属于的文本类型。基于此优先从Solr库中取出类别相似的数据,使得主题相关的文本靠前显示。实验结果表明,该排序算法具有较快的查询响应时间和较高的查准率。
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