检索结果隐式多样化排序方法研究

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1、分类号TP311.1密级公开.UDC004.4编号10299z1308029.硕士学位论文检索结果隐式多样化排序方法研究ResearchonImplicitMethodsinSearchResultDiversification指导教师吴胜利教授.作者姓名邬艳艳.申请学位级别专业硕士专业名称计算机技术论文提交日期2016年4月论文答辩日期2016年6月学位授予单位和日期江苏大学.答辩委员会主席张建明.评阅人__________学位论文版权使用授权书江苏大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆、中国学术期刊（光盘版）电

2、子杂志社有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致，允许论文被查阅和借阅，同时授权中国科学技术信息研究所将本论文编入《中国学位论文全文数据库》并向社会提供查询，授权中国学术期刊（光盘版）电子杂志社将本论文编入《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》并向社会提供查询。论文的公布（包括刊登）授权江苏大学研究生处办理。本学位论文属于不保密□。学位论文作者签名：指导教师签名：年月日年月日独创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指

3、导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已注明引用的内容以外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日江苏大学硕士学位论文摘要随着科技的不断发展，人们对信息检索的要求越来越高。通常情况下，用户通过提交的查询关键词来获得想要的信息，而传统的检索系统只是根据文档与查询的匹配度返回结果。关键词查询作为用户信息需求经常是模糊的、具有多义的，即使是相同的查询，不同用户感兴趣

4、的方面也可能不一致，所以传统检索系统已经很难满足用户的多样化信息需求，这使得研究者们逐步意识到信息检索多样化的必要性。对于一给定查询，信息检索系统应该尽可能给出覆盖多方面的结果，来满足用户潜在的不同信息需求。现有支持多样性的检索系统通常采用两阶段处理的方式。第一阶段与传统信息检索系统相同，排名时只考虑文档的相关性。第二阶段在第一阶段的基础上对文档进行多样化排序以提升多样性。目前，信息检索结果多样化排序方法有多种，主要可以归纳为两类：显式方法和隐式方法。显式方法是假定可通过一些外部资源了解到查询的更多信息。而隐式方法则

5、不依赖外部资源提供的额外信息，只考虑检索结果中的文档本身。本文主要是对隐式方法相关的方面进行研究，以往的研究更多的是关注某个方法本身的性能，而多种方法孰优孰劣及各自的适用环境并不是很明确，且关于已提出方法的性能比较研究甚少。对于一个支持结果多样化的检索系统而言，选择哪种重排算法进行结果多样化是值得研究的。本文的主要工作如下：（1）分析比较信息检索结果多样化中经典隐式多样化算法的性能。分析的经典隐式多样化算法有最大边际相关度(MMR)法、相对熵(KL)法、现代投资组合理论(MPT)、稀疏空间选择多样化（SSSD）、量子

6、概率排序原则（QPRP）以及最大和分布（MSD）。通过实验比较六个隐式多样化算法的性能，并采用多样化的评价指标对实验的结果进行评价。（2）提出基于贪心局部搜索下的稀疏空间选择多样化算法，即GLSS算法(SparsespatialselectiondiversificationbasedonGreedyLocalSearch)。该算法是把稀疏空间选择多样化方法来检索前k文档的问题当作运筹学中基础设施位置问题来分析，并使用贪婪局部搜索方式选取满足用户需求的前k个文档。通过实验I隐式多样化方法的研究与分析比较了GLSS算法

7、、SSSD方法、量子概率排序原则(QPRP)和基于贪心局部搜索下的量子概率排序原则(QPRP-GLS)的性能，实验结果表明算法GLSS在多样化评价指标上表现最好。关键词：检索结果多样化，隐式重排序，稀疏空间选择，局部贪心搜索II江苏大学硕士学位论文ABSTRACTWiththecontinuousdevelopmentofscienceandtechnology,peopledependoninformationretrievalsystemsmoreheavily.Typically,userssubmitthei

8、rqueriestogettheinformationthattheywant.Atraditionalretrievalsystemreturnstheresultsbasedontheirmatchingwiththequery.However,theextensiveuseofWebsearchengineinrecentyearsmak