| 基于PageRank的Markov网络信息检索扩展模型 |
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| 引用本文： | 曹瑛,王明文,涂伟,甘丽新.基于PageRank的Markov网络信息检索扩展模型[J].山西大学学报(自然科学版),2014(1). |
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| 作者姓名： | 曹瑛 王明文 涂伟 甘丽新 |
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| 作者单位： | 江西理工大学现代教育技术及信息中心;江西师范大学计算机信息工程学院;江西科技师范大学; |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61272212);2012年江西省自然科学青年基金(20122BAB211032);2013年江西省高校人文社会科学青年基金(JC1312) |
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| 摘 要： | 传统的查询扩展技术大都依据单个查询词的相关性来扩展查询词,忽略了查询词之间的相关性以及查询扩展词的不同重要程度,使得扩展效果不佳。针对此问题,提出了一种基于PageRank算法的查询扩展模型,该模型在Markov网络检索模型的基础上,从查询本身出发,将所有与查询相关的词组成Markov查询关联子网,在此子网上应用PageRank算法来计算候选扩展词的权重,由权重序来确定扩展词的选取,排名前列的扩展词进入检索阶段,消除噪音,提高检索效率。在标准数据集上的实验结果表明,本文提出的模型能有效地改善检索效果。
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| 关 键 词： | 查询扩展 Markov网络 PageRank算法 信息检索 |
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