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基于线性回归的适应性排名算法研究 被引量：4
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作者 王胜 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第9期2684-2686,共3页
根据已有的查询历史记录对排名模型进行自适应调整可以更好地实现检索结果的个性化。为了提高个性化检索的准确性,提出了一种基于线性回归的适应性排名算法。基于线性回归技术提出了一种适应性排名通用框架,该自适应框架通过调整参数来... 根据已有的查询历史记录对排名模型进行自适应调整可以更好地实现检索结果的个性化。为了提高个性化检索的准确性,提出了一种基于线性回归的适应性排名算法。基于线性回归技术提出了一种适应性排名通用框架,该自适应框架通过调整参数来描述不同用户的查询偏好,进而实现排名的个性化,然后将改进的Rank SVM算法应用于该框架,并提出了一种适应性Rank SVM算法。最后,通过真实数据集实验验证了提出算法的有效性,能够明显提高排名准确率。 展开更多
关键词 信息检索 线性回归 排名 准确率 ranksvm算法
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