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基于用户相关反馈的排序学习算法研究
引用本文:蔡 飞,陈洪辉,舒 振. 基于用户相关反馈的排序学习算法研究[J]. 国防科技大学学报, 2013, 35(2): 132-136
作者姓名:蔡 飞  陈洪辉  舒 振
作者单位:国防科技大学 信息系统工程重点实验室,湖南 长沙 410073;国防科技大学 信息系统工程重点实验室,湖南 长沙 410073;国防科技大学 信息系统工程重点实验室,湖南 长沙 410073
基金项目:国家自然科学基金资助项目(61070216)
摘    要:在信息检索中,系统需要根据用户查询将文档按照相似度大小进行排序,吸引了众多信息检索和机器学习领域研究者的眼球,并形成了诸多排序算法模型。然而并未考虑到查询短语与文档构成的特征对与用户相关反馈之间存在的同质性。在机器学习算法基础上,通过提取训练样本的主要特征进行有效聚类,并结合用户的相关反馈获取各个类中相关度判断的置信值,形成相似度判定模型,应用该模型来对测试样本进行相关度排序。算法对LETOR数据集进行了测试,实验表明,信息检索性能指标比其他排序算法有了进一步提高,并且无需复杂的数据预处理工作和手动设定算法参数。

关 键 词:信息检索  排序学习  相关反馈  用户行为分析
收稿时间:2012-05-06
修稿时间:2013-03-08

Learning to rank based on user relevance feedback
CAI Fei,CHEN Honghui and SHU Zhen. Learning to rank based on user relevance feedback[J]. Journal of National University of Defense Technology, 2013, 35(2): 132-136
Authors:CAI Fei  CHEN Honghui  SHU Zhen
Affiliation:Science and Technology on Information Systems Engineering Laboratory, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China;Science and Technology on Information Systems Engineering Laboratory, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China;Science and Technology on Information Systems Engineering Laboratory, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China
Abstract:
Keywords:information retrieval   ranking   relevance feedback   user behavior analysis
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