分布式检索中基于主题的语言模型集合选择策略

摘要：

在分布式检索中,基于主题的语言模型集合选择方法首先引入Relevance Model计算用户查询和信息集合中文档的相似度,在此基础上通过文本聚类得到集合中文档的主题信息,加入语言模型计算得到各个信息集合的查询相关度排名,以此完成集合选择.实验表明,与ODRI、CRCS和基于传统语言模型的集合选择算法相比,该方法的检索效果得到了显著提高.

关键词： 分布式检索 集合选择 语言模型 主题信息

作者: 何莉 林鸿飞

作者单位: 大连理工大学,计算机科学与工程系,辽宁,大连,116024

会议类型: 国内会议

会议名称: 2009年全国开放式分布与并行计算学术年会

会议地点: 乌鲁木齐

会议语种:中文

页码: 78-81

在线出版日期: 2009-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）