基于查询性能预测的鲁棒检索排序研究
文献类型：期刊论文
| 作者 | 薛源海; 俞晓明 ; 刘悦; 关峰; 程学旗
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| 刊名 | 中文信息学报
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| 出版日期 | 2016 |
| 卷号 | 30.0期号:005页码:169 |
| 关键词 | 查询性能预测 排序学习 鲁棒检索排序 |
| ISSN号 | 1003-0077 |
| 英文摘要 | 信息检索技术致力于从海量的信息资源中为用户获取所需的信息。相较于传统的简单模型,近些年来的大量研究工作在提升了检索结果平均质量的同时,往往忽略了鲁棒性的问题,即造成了很多查询的性能下降,导致用户满意度的显著下降。本文提出了一种基于排序学习的查询性能预测方法,针对每一个查询,对多种模型得到的检索结果列表进行预测,将其中预测性能最优的检索结果列表展示给用户。在LETOR的三个标准数据集OHSUMED、MQ2008和MSLR-WEB10K上的一系列对比实验表明,在以经典的BM25模型作为基准的情况下,与当前最好的检索模型之一LambdaMART相比,该方法在提升了检索结果平均质量的同时,显著地减少了性能下降的查询的数量,具备较好的鲁棒性。 |
| 语种 | 英语 |
| 源URL | [http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/29053]  |
| 专题 | 中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文 |
| 作者单位 | 中国科学院计算技术研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 薛源海,俞晓明,刘悦,等. 基于查询性能预测的鲁棒检索排序研究[J]. 中文信息学报,2016,30.0(005):169. |
| APA | 薛源海,俞晓明,刘悦,关峰,&程学旗.(2016).基于查询性能预测的鲁棒检索排序研究.中文信息学报,30.0(005),169. |
| MLA | 薛源海,et al."基于查询性能预测的鲁棒检索排序研究".中文信息学报 30.0.005(2016):169. |
入库方式： OAI收割
来源：计算技术研究所
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