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利用机器学习方法自动构建排序模型，在Pairwise方法上平等化每个查询，扩充训练集加大文档不同相关性等级间的区分度和减少不相关文档的噪声影响，利用交叉熵计算误差函数来提高排序算法的性能。在公开数据集LETOR4.0上的实验结果显示该方法可以提高排序结果的准确率。证明本方法的有效性。
基于文档相关性等级区分优化的网页排序方法
【摘 要】
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利用机器学习方法自动构建排序模型，在Pairwise方法上平等化每个查询，扩充训练集加大文档不同相关性等级间的区分度和减少不相关文档的噪声影响，利用交叉熵计算误差函数来提高排
【机 构】
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厦门大学数据库实验室
【出 处】
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现代计算机：上下旬
【发表日期】
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2013年7期
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