一种基于页面时间的排序算法

在传统排序算法的基础上,提出了增加页面时间因素的页面时间排序算法,使用户能更快地得到满意的查询结果.通过与传统相关度算法的分析比较,证实了此方法的可行性,该算法使得检索结果在查准率方面有了较大提高.     

一种基于元搜索引擎的排序算法

本文在研究元搜索引擎及排序算法的基础上,提出了一种基于元搜索引擎的加权Borda排序算法,该算法通过权重信息来推荐成员搜索引擎,为元搜索引擎在海量数据搜索中提高查全率和查准率提供帮助。     

Lucene排序算法的研究和改进

深入剖析了全文检索引擎Lucene的排序算法,针对Lucene排序算法中只考虑了网页自身的内容,没有考虑网页间的关系的现状,提出了一个基于链接分析的Lucene排序算法。我们在Lucene的排序算法的基础上加入PageRank算法,算法中考虑网页点击信息和时间反馈因素,实现网页根据浏览点击率和网页文档的新旧程度,其PR值也随之上下浮动,并采用Sei-del迭代算法加速算法迭代收敛过程。实验结果表明,新的排序算法可以有效地提高Lucene全文检索应用的查准率和Ranking指标。     

基于搜索引擎算法查准率的研究与设计

本文主要研究并分析了搜索引擎算法查准率相关的问题,针对特定主题的搜索引擎构建问题,给出了一种主题搜索引擎的体系结构,并在此基础上,提出了面向主题的专业网页索引集构造算法.模拟实验表明,以该算法为基础的主题搜索引擎能使用户搜索到该主题的权威页和中心页,可以有效地提高搜索引擎的查准率。     

基于发现系统的相关性排序算法性能评价模型研究

发现系统以类似Google的单一检索框为用户提供一站式资源检索服务,检索结果的相关性排序对用户非常重要,是评估发现系统优劣的重要指标之一。对信息检索系统中的评价模型查准率(Precision)、召回率(Recall)、平均查准率(MAP)及平均倒数排名(MRR)、NDCG(Normalized Discounted Cumulative Gain)进行深入的分析和研究的基础上。运用该指标对发现系统Summon、Primo、EDS相关性排序算法性能进行评估,以帮助图书馆选择合适的发现系统。     

一种基于协同推荐的网页排序算法

针对目前搜索结果个性化排序算法中的用户兴趣模型构建难、相关度计算不精确等问题,提出了一种结合用户兴趣模型和协同推荐算法的个性化排序方法.该方法从用户的搜索历史,包括提交查询、点击相关网页等反馈信息来训练用户的兴趣模型,然后采用协同推荐算法获取具有共同兴趣的邻居用户,根据这些邻居对网页的推荐程度和网页与用户的相关程度来排序搜索结果.实验结果表明:该排序算法的平均最小精确度比一般排序算法提高了约0.1,且随着用户邻居数目的增长,最小精确度随之增长.与其他排序算法相比,采用协同推荐算法有助于提高网页与用户兴趣关联程度计算的精确度,从而提高排序的效率,有助于改善用户的搜索体验.     

概率XML关键字检索排序算法

探讨了针对概率XML文档集中与内容相关的关键字检索结果的排序问题,针对概率XML文档的特征提出了一种新的排序模式.与仅取决于检索结果概率的检索排序算法不同,本文提出的排序算法充分考虑了节点对文档的区分程度、节点描述文档的程度,以及XML文档本身的结构特性,设计了满足以上特征的检索结果排序模型,并针对排序模型提出了新的倒排索引结构.新的排序算法可以快速完成关键字检索,并将最相关的信息提供给用户.模拟数据集实验验证了该方法的有效性.     

面向服务行业的垂直搜索语义模型改进方法

为提高垂直搜索引擎中面向服务行业的页面搜索查准率,提出了一种语义模型的设计与实现方法.该模型以面向服务行业的垂直搜索引擎为研究对象,根据服务行业领域知识将查询词分成三种语义(品牌词、类别词、服务项目),针对三种语义设计差异化搜索方案;并改进了页面搜索排序方法.该语义模型首先通过识别查询词的类型,得到相应的过滤条件;然后由过滤条件限制搜索范围,去掉不相关的搜索结果;最终通过改进页面搜索排序算法,提高搜索准确率.实验结果表明,应用该语义模型得到搜索过滤条件,使用过滤条件限制搜索范围,搜索的正确率提高了2个百分点~7个百分点,有效提高搜索引擎的查准率,提升用户体验和工作效率,对其他领域或行业也有一定的借鉴意义.     

基于相似度的快速网页排序算法

将经典的PageRank算法和汉明距离相似度算法结合,提出一种新的网页排序方法。通过结合汉明距离(Hamming distance)相似度算法,计算检索词和网页文本相似度,提高搜索查准率;在增加检索词的同义词的搜索过程中,通过改进汉明距离相似度算法,提高搜索查全率。实验结果表明,该方法与PageRank算法相比,拥有了更好的效果。     

多路插入排序算法

对时间复杂性为O(n2)的传统直接插入排序,提出了一种多路直接插入排序算法,给出了相关算法描述及性能分析;讨论了新算法中的插入路数与时间复杂性的关系,得出了当路数为O√n时,时间复杂性有最小值O(n3/2)的结论;最后将多路直接插入排序算法与已有的一些直接插入排序算法进行了比较,结果明显优于已有算法.文中的算法思想同样适用于折半插入排序.     

面向领域的语义排序与自适应热点算法

为了加强面向领域的搜索技术查询有效性与准确性,在证券领域本体的基础上对检索表达式进行扩展,使检索内容更加相关.对于初始检索集,根据本体进行面向语义排序,提高了检索结果集相关度.对面向证券领域的语义信息检索系统框架数据流与算法效率进行了分析,并对语义排序算法功能进行增强,得到自适应热点算法扩展,使系统可以在特定时间段内根据用户点击率反映阶段性关注热点.     

基于特征点局部特征值剔除误匹配特征点算法

为了解决经典的特征点匹配算法SIFT采用比率测试得到的匹配特征点集中存在大量误匹配,且对数量和准确度无法兼顾的情况,提出了基于特征点局部特征值剔除误匹配特征点算法。该算法以高阈值比率测试得到的结果为粗剔除匹配点集,基于三角形相似性原理,从该特征点集中筛选出3个匹配正确的特征点对,利用其分别在基准图像和实测图像中构建局部直角坐标系,根据匹配的特征点对在相似局部坐标系下局部特征值的相似度剔除误匹配特征点,实现精剔除。实验结果表明,本文算法可以有效的剔除SIFT算法匹配结果中的误匹配,同时,与低比率（0.6）测试匹配结果比较,准确度较高,降低了匹配正确的特征点被误剔除的概率。可见本文算法可有效的剔除误匹配特征点,获得准确度高的匹配点集。     

基于改进DLT算法的数字近景摄影测量

直接线性变换方法(DLT)无需内、外方位元素的初始近似值,故广泛应用于非量测相机的近景摄影测量数据处理.然而直接线性变换系数l的求解主要是依据控制点,当控制点精度较低、数量较少时,会致使结果精度较低或无法应用.基于经典的DLT算法,提出合理的假设及推论,建立相应的非线性规划优化模型.对经典DLT算法加以改进,并通过隧道数值试验加以验证,取得了较好的效果.     

非视线传播环境下基于TOA的综合无线定位算法

针对精确无线移动定位系统中影响定位精度的非视线(NLOS)传播误差问题,在简要分析几种最新NLOS误差消除算法的基础上,提出了一种新的基于信号到达时间(TOA)的综合位置确定算法.该算法首先通过残差排序筛选找出距离测量集合中具有最小残差平方和的伪距测量子集合,达到初步消除NLOS误差的目的;然后采用一种简化的伪距尺度约束算法优化伪距尺度因子,从而得到较准确的距离测量值,以进一步提高定位精度.仿真结果表明这种新方法比线性位置线算法和泰勒级数展开最小二乘位置估计算法性能优越,在一定程度上提高了无线定位的准确度.     

基于优化查询的改进显著性检测算法

传统的基于图的流行排序算法,仅利用图像的边界作为背景查询,其查询选择的准确率直接影响算法的 结果,为此提出一种改进算法,利用现有算法的检测结果为基础,对前景与背景种子点的选取进行优化。 首先,对图像进行超像素分割,充分利用图像的中层信息; 其次,对图像利用流行排序算法计算图像显著图; 最后,对显著性结果进行处理,选取更优的查询点,得到最终显著图。在CSSD( Complex Scene Saliency Datase) 和ECSSD( Extended Complex Scene Saliency Datese) 数据集上与8 种算法进行比较,实验结果表明,该算法具有 更高的检测准确率。     

数值离散化中粒度熵与分类精度的相关性

研究离散化方案中断点数、粒度熵与分类精度之间的关系,证明了粒度熵随着断点数的增加而下降.设计了一种混合型的数值离散化算法来提供多种相容离散决策表.实验发现:粒度熵和分类精度之间的相关程度有时高于断点数和分类精度之间的相关程度.     

基于统计滤波和稀疏度优化的印花配准算法

在数码印花技术上,传统全局印花图案配准方法在精度和效率上无法满足需求,局部印花图案配准方法存在配准误差较多导致匹配误差大的问题,还存在图像变形控制点过多导致算法效率低等问题.该文提出了一种新的局部印花图案配准方法.该方法基于统计滤波优化配准算法,减少FLANN匹配点中的误差点;并在分析图像变形中冗余控制点特性的基础上,提出一种基于稀疏度的冗余优化算法降低控制点数量.实验结果表明：该方法可有效滤除配准后的误差点,优化控制点集,总体提高配准精度和算法效率.     

改进的SURF算法在彩色车载影像匹配中的应用

在分析了具有尺度不变特征的鲁棒特征加速算法(SURF算法)的基础上,提出了一种基于高斯颜色模型的增维彩色SURF算法.该算法将RGB颜色模型转换到高斯颜色模型,使用SURF算法(增加了48维颜色特征描述向量)进行匹配,再使用核线约束剔除误匹配.结果表明:尽管相对于原有的SURF算法略微增加了计算量,但是在匹配点对数、匹配正确率、匹配点分布均匀性上都具有明显的优势.     

一种基于RANSAC的柱面图像配准算法

提出了一种基于RANSAC的柱面图像配准算法.首先采用NCC算法对检测出来的Harris角点进行粗匹配,然后采用两次改进的RANSAC算法删除误配,提高正确匹配角点的数量,最后对仿射变换模型参数进行Levenberg-Marquardt非线性优化以进一步降低图像的配准误差.实验结果表明:通过一次改进RANSAC去错配后角点有效匹配率达到约99.2%,通过二次改进RANSAC去错配后角点有效匹配率达到约99.6%,与现有算法相比,在同等条件下获得了更高的匹配有效率.     

PageRank在微博内容搜索中的应用

提出了将微博用户发言与单词间的链接构成一个二部图,然后将其转换成加权的用户发言网络结构图,并采用PageRank的排名方式,提取其中的重要内容。实验结果表明,该方法可以明显增强微博内容搜索的准确性。