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提出了一种基于文本／位置分析和群决策的查询结果合成算法．在充分考虑搜索结果文本信息的基础上，提出了查询匹配度的概念，并对搜索结果的标题和短文摘进行相关度分析，通过将文本分析与规范化的搜索结果排序值相结合来计算文档的相关分值．在估计非相关文档的相关分值时，对不同假设条件分别进行了讨论，并提出了改进的影子文档算法．然后，采用基于群决策的合成方法对相关分值进行合并，实现搜索结果的一致性排序．实验结果表明，采用该算法搜索结果的相关性明显优于Round—robin、CombSum和CombMNZ 3种合成算法．