【摘 要】
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目前的查询性能预测方法一般都是利用查询的特征、文档集合的特征以及结果列表的特征预测查询结果的平均精度(AP).一种性能预测方法与其他方法比较时,通常采用预测的AP和查询真实AP之间的皮尔森线性相关系数或是肯德尔等级相关系数来进行衡量.然而,这种简单比较方法往往不能准确评估预测方法的性能.深入探讨了查询性能预测方法性能评测中存在的问题,发现了影响比较公平性的4个因素:预测所基于的排序器、预测目标、评
【机 构】
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目前的查询性能预测方法一般都是利用查询的特征、文档集合的特征以及结果列表的特征预测查询结果的平均精度(AP).一种性能预测方法与其他方法比较时,通常采用预测的AP和查询真实AP之间的皮尔森线性相关系数或是肯德尔等级相关系数来进行衡量.然而,这种简单比较方法往往不能准确评估预测方法的性能.深入探讨了查询性能预测方法性能评测中存在的问题,发现了影响比较公平性的4个因素:预测所基于的排序器、预测目标、评估指标以及实验的数据集合大小并通过定量实验证明:1)排序器的检索性能越好,预测方法的预测性能也越好;2)不同的预测目标会影响预测性能,衡量搜索引擎质量指标(DCG)比AP更容易预测;3)相关性评估指标受数据分布影响严重,在相同的数据分布下,比较两种预测方法才公平;4)实验中查询集合过小会使得比较结果冲突,影响比较结果的可信度本工作时查询性能预测方法的性能评测具有重要意义.
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