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为了满足用户对信息检索结果准确不断提高的需求,尽可能应用那些与查询及检索结果有关的信息进行查询结果优化是一种有效的手段。查询扩展和结果重排就是利用附加信息进行检索结果优化的方法。该文提出了基于文档团的文档重排模型(DCRM模型),此模型通过对文档集的学习,构造文档与文档关系的Markov网络,提取出文档Markov网络中的“文档团”,应用文档团信息进行文档重排。在adi、cacm、med、cisi和cran五个数据集上的实验结果表明,本文提出的基于文档团的文档重排模型较BM25模型性能得到有效提高。 相似文献
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该文针对分布式信息检索时不同集合对最终检索结果贡献度有差异的现象,提出一种基于LDA主题模型的集合选择方法。该方法首先使用基于查询的采样方法获取各集合描述信息;其次,通过建立LDA主题模型计算查询与文档的主题相关度;再次,用基于关键词相关度与主题相关度相结合的方法估计查询与样本集中文档的综合相关度,进而估计查询与各集合的相关度;最后,选择相关度最高的M个集合进行检索。实验部分采用Rm、P@n和MAP作为评价指标,对集合选择方法的性能进行了验证。实验结果表明该方法能更准确的定位到包含相关文档多的集合,提高了检索结果的召回率和准确率。 相似文献
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为提高检索性能,提出将基于高斯分布-指数分布混合模型的融合方法应用于分布式检索系统的多站点融合。该方法利用高斯密度函数和指数密度函数分别描述站点检索结果集合的相关文档和非相关文档的相关分值分布,并用基于混合模型的方法对相关分值进行规范化处理,然后对规范化处理后的相关分值进行合并。该融合方法考虑到了相关文档和非相关文档在分值分布上的差异,使计算出的相关分值更加准确,而且可以为性能比较好的站点分配更高的权重值,以提高整个系统的平均查准率。实验结果表明该方法优于其它融合方法。 相似文献
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基于数据融合和相关度反馈的信息检索方法 总被引:1,自引:1,他引:0
数据融合和基于相关度反馈的查询扩展是两种有效的检索过程优化技术。前者通过集成多个检索结果提高检索性能,后者执行多次查询,依据前次结果修改/扩展用户查询,以求更好地反映用户信息需求。在混合数据融合和查询扩展技术的基础上提出一种检索过程优化方法——HQD方法,由相关度反馈结果生成多个替代查询,检索这些替代查询后采用求和余弦方法生成最终检索结果。HQD方法能有效提高检索性能。 相似文献
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为了从这些海量信息中获取“有用的、满足用户需求的信息”,提出一个基于Hadoop和Lucene技术的分布式检索系统架构处理Web电子产品信息检索。利用Hadoop的Map和Reduce实现分布式索引文件的存储,通过Lucene检索技术实现索引文件的访问,从而提高信息检索的效率。并且针对Lucene_Hadoop架构存在粗粒度检索问题,提出了一种细粒度检索方法,减少了系统建立索引的时间。实验表明基于Hadoop和Lucene的分布式检索系统在Web电子产品信息中具有较高的检索性能。 相似文献
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现实生活中的图像大多具有多种标签属性。对于多标签图像,理想情况下检索到的图像应该按照与查询图像相似程度降序排列,即与查询图像共享的标签数量依次递减。然而,大多数哈希算法主要针对单标签图像检索而设计的,而且现有用于多标签图像检索的深度监督哈希算法忽略了哈希码的排序性能且没有充分地利用标签类别信息。针对此问题,提出了一种具有性能感知排序的深度监督哈希方法(deep supervised hashing with performance-aware ranking,PRDH),它能够有效地感知和优化模型的性能,改善多标签图像检索的效果。在哈希学习部分,设计了一种排序优化损失函数,以改善哈希码的排序性能;同时,还加入了一种空间划分损失函数,将具有不同数量的共享标签的图像划分到相应的汉明空间中;为了充分地利用标签信息,还鲜明地提出将预测标签用于检索阶段的汉明距离计算,并设计了一种用于多标签分类的损失函数,以实现对汉明距离排序的监督与优化。在三个多标签基准数据集上进行的大量检索实验结果表明,PRDH的各项评估指标均优于现有先进的深度哈希方法。 相似文献
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合理高效的数据对象选择策略是提高分布式空间数据检索效率的重要因素之一。基于人眼视觉特性,综合考虑了视口尺度对分布式空间数据检索的影响,提出了一种视口尺度相关的分布式空问数据检索方法,将视口尺度集成到分布式空问数据对象选择算法中,能根据视口尺度自适应地调整分布式空间数据对象的选择策略。实验结果表明,谈方法在小视口尺度检索时能显著降低处理和传输的数据量,以较小代价快速得到查询结果的近似解。 相似文献
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针对传统的信息检索方法无法实现用户查询的语义理解、检索效率低等问题,本文提出基于领域本体进行查询扩展的贝叶斯网络检索模型。该模型首先将用户查询通过领域本体进行语义扩展,然后将扩展后的查询作为证据在贝叶斯网络检索模型中进行传播,进而得到查询结果,实验表明本文提出的贝叶斯网络检索模型能提高检索效率。 相似文献