Thông tin chung

  English

  Đề tài NC khoa học
  Bài báo, báo cáo khoa học
  Hướng dẫn Sau đại học
  Sách và giáo trình
  Các học phần và môn giảng dạy
  Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
  Khen thưởng
  Thông tin khác

  Tài liệu tham khảo

  Hiệu chỉnh

 
Số người truy cập: 49,704,918

 Các phương pháp xếp hạng lại trong trộn kết quả tìm kiếm
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Võ Trung Hùng, Lâm Tùng Giang
Nơi đăng: Tạp chí KH&CN các trường Đại học Kỹ thuật; Số: 91;Từ->đến trang: 59-64;Năm: 2013
Lĩnh vực: Công nghệ thông tin; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Trong nước
TÓM TẮT
Khi trộn kết quả truy vấn từ nhiều nguồn thông tin hoặc của các máy tìm kiếm khác nhau, các phương pháp dựa trên điểm số gốc của tài liệu hay thứ tự xếp hạng đảm bảo tốc độ nhanh nhưng kết quả thường không phù hợp. Một cách tiếp cận khác là tải nội dung các kết quả trả về, đánh chỉ mục và sắp xếp lại sẽ cho kết quả phù hợp hơn nhưng tốn nhiều tài nguyên. Trong bài báo này, chúng tôi nghiên cứu so sánh hai phương pháp trộn kết quả: a) sử dụng các công thức phục vụ xếp hạng lại dựa trên các thông tin căn bản (thứ tự xếp hạng, tiêu đề, trích yếu) được các máy gốc tìm kiếm trả về và b) thuật toán xếp hạng lại tuần tự: thực hiện tải, chấm điểm và bổ sung dần các tài liệu có điểm cao nhất vào danh sách xếp hạng cuối cùng. Trên cơ sở đánh giá, chúng tôi đề xuất phương pháp xếp hạng lại tuần tự bằng cách tải dần các tài liệu tốt nhất để tạo lập danh sách kết quả xếp hạng cuối cùng.
cvs weekly sale cvs print prescription savings cards
ABSTRACT
When merging query results from various information sources or from different search engines, popular methods based on available documents scores or on order ranks in returned lists can ensure fast response, but results are often inconsistent. Another approach is downloading contents of top documents for reindexing and reranking to create final ranked result list. This method guarantees better quality but is resoure-consuming. In this paper, we compare two methods of merging search results: a) applying formulas to re-evaluate document based on different combinations of returned order ranks, documents titles and snippets; b) Top-Down Reranking algorithm (TDR) gradually downloads, calculates scores and adds top documents from each source into the final list. We propose also sequentially ranking method by downloading best documents to create the final list of ranked results.
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn