一种基于流形学习的文档重排序方法

摘要

对第一轮检索的结果文档进行重新排序,以提高顶端结果的准确率,一直是信息检索研究中的基础和关键热点问题。文章在考虑文档与文档的基础上,充分考虑了文档与关键词项以及词项与词项之间的多种关系,提出了一种基于流形学习的检索结果重排序的方法。将文档-文档,文档-关键词项,以及词项-词项这三种关系利用流形学习模型进行融合,然后通过正则化框架,在第一轮检索结果分数的基础上,进行文档重排序。在CLEF数据集上进行的实验表明,与基于图的文档重排序,基于LDA模型的文档重排序等方法相比,文中提出的方法可以更好地提高检索准确率。特别是在奥地利图书馆数据集中,采用MRR评估方法,文章所提出方法的准确率比表现最好的基线系统提高了11.78%,比第一轮检索结果提高了33.46%。