基于云模型理論的文檔重排方法研究.pdf

1、近年來，計算機以及互聯(lián)網(wǎng)技術在我國信息化建設方面取得了前所未有的普及和發(fā)展，這導致信息量不斷增長。面對持續(xù)膨脹的海量信息，如何提高檢索的效率以提升用戶的檢索體驗，這給信息檢索帶來了巨大的挑戰(zhàn)。
　　 本文首先介紹了文檔重排的概念及其研究現(xiàn)狀，并通過分析基于統(tǒng)計的和基于語義的兩類文檔重排方法，發(fā)現(xiàn)這兩類文檔重排方法均忽視了自然語言本身具有的不確定性特點，然后結合云模型理論，從發(fā)現(xiàn)不確定性知識的角度研究信息檢索中的文檔重排方法。

2、r>　　 本文通過發(fā)現(xiàn)查詢詞層次的不確定性知識，提出了一種基于云模型的文檔重排方法。該方法通過獲取查詢關鍵詞在文檔中的分布情況，利用云模型實施定性定量轉換，獲取文檔表征查詢的不確定性，以此進行文檔重排。論文進一步通過發(fā)現(xiàn)查詢語句層次的不確定性知識，提出了一種基于概念躍升的文檔重排方法。該方法是在獲取查詢詞層次文檔表征查詢的不確定性的基礎上，利用云綜合算法對查詢詞進行概念躍升，得到查詢語句層次文檔表征查詢的不確定性，綜合這兩個層次的不確

3、定性知識進行文檔重排。
　　 本文成功設計并實現(xiàn)了基于云模型理論的信息檢索系統(tǒng)。該系統(tǒng)是在獲取了首次檢索結果的基礎上，利用云模型理論的三個數(shù)字特征，分別從查詢詞以及查詢語句兩個層次獲得用文檔表征查詢的不確定度，基于此不確定度由低到高完成文檔重排，將重排后的結果返回給用戶。
　　 本文采用NTCIR-5信息檢索測試集，根據(jù)TREC評測標準對所提出的方法進行對比實驗。實驗結果表明，所提出的方法在relax和rigid這兩種評