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文檔簡介
1、隨著科技的不斷發(fā)展,人們對信息檢索的要求越來越高。通常情況下,用戶通過提交的查詢關(guān)鍵詞來獲得想要的信息,而傳統(tǒng)的檢索系統(tǒng)只是根據(jù)文檔與查詢的匹配度返回結(jié)果。關(guān)鍵詞查詢作為用戶信息需求經(jīng)常是模糊的、具有多義的,即使是相同的查詢,不同用戶感興趣的方面也可能不一致,所以傳統(tǒng)檢索系統(tǒng)已經(jīng)很難滿足用戶的多樣化信息需求,這使得研究者們逐步意識到信息檢索多樣化的必要性。對于一給定查詢,信息檢索系統(tǒng)應(yīng)該盡可能給出覆蓋多方面的結(jié)果,來滿足用戶潛在的不同信
2、息需求。
現(xiàn)有支持多樣性的檢索系統(tǒng)通常采用兩階段處理的方式。第一階段與傳統(tǒng)信息檢索系統(tǒng)相同,排名時只考慮文檔的相關(guān)性。第二階段在第一階段的基礎(chǔ)上對文檔進(jìn)行多樣化排序以提升多樣性。目前,信息檢索結(jié)果多樣化排序方法有多種,主要可以歸納為兩類:顯式方法和隱式方法。顯式方法是假定可通過一些外部資源了解到查詢的更多信息。而隱式方法則不依賴外部資源提供的額外信息,只考慮檢索結(jié)果中的文檔本身。本文主要是對隱式方法相關(guān)的方面進(jìn)行研究,以往的研
3、究更多的是關(guān)注某個方法本身的性能,而多種方法孰優(yōu)孰劣及各自的適用環(huán)境并不是很明確,且關(guān)于已提出方法的性能比較研究甚少。對于一個支持結(jié)果多樣化的檢索系統(tǒng)而言,選擇哪種重排算法進(jìn)行結(jié)果多樣化是值得研究的。
本文的主要工作如下:
?。?)分析比較信息檢索結(jié)果多樣化中經(jīng)典隱式多樣化算法的性能。分析的經(jīng)典隱式多樣化算法有最大邊際相關(guān)度(MMR)法、相對熵(KL)法、現(xiàn)代投資組合理論(MPT)、稀疏空間選擇多樣化(SSSD)、量子
4、概率排序原則(QPRP)以及最大和分布(MSD)。通過實驗比較六個隱式多樣化算法的性能,并采用多樣化的評價指標(biāo)對實驗的結(jié)果進(jìn)行評價。
?。?)提出基于貪心局部搜索下的稀疏空間選擇多樣化算法,即GLSS算法(Sparse spatial selection diversification based on Greedy Local Search)。該算法是把稀疏空間選擇多樣化方法來檢索前k文檔的問題當(dāng)作運(yùn)籌學(xué)中基礎(chǔ)設(shè)施位置問題來分
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