【摘 要】
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在联合搜索系统中,需要将每个子检索系统所返回的多个有序列表合并为一个综合列表,用以返回给用户.现有的列表合并算法,要么只是简单的线性组合,忽略了不同列表对查询关键词
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院,沈阳,110004
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在联合搜索系统中,需要将每个子检索系统所返回的多个有序列表合并为一个综合列表,用以返回给用户.现有的列表合并算法,要么只是简单的线性组合,忽略了不同列表对查询关键词的贡献度并不相同这个事实;要么需要采用监督算法来度量每个列表的贡献度,需要耗费人力准备训练数据.针对现有算法的不足,本文提出一种全概率马尔科夫列表合并算法(FPM),该算法不仅提出了三种度量列表贡献度的方法,而且实现了列表贡献度的无监督计算,只需根据已有数据,即可自动计算出各个列表的贡献度.实验结果表明,本文算法在提升列表合并质量的同时,可有效提高算法的计算效率.
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