一种基于文档评分模型和相关度的学术论文搜索排序方法

摘要

本发明公开了一种基于文档评分模型和相关度的学术论文搜索排序方法。该方法包含以下步骤：对论文库中的数据进行预处理，得到论文基本信息，包括发表年份、发表期刊质量、引用次数，同时记录论文被点击查看的次数，作为反馈值；对论文以时间、质量和搜索反馈三个因素建立论文文档评分模型；结合搜索词与论文文档的相关度以及论文文档评分模型，计算得到搜索词相关的论文文档集合中每篇论文文档的综合评分；根据该综合评分对搜索结果进行排序并返回。本发明在搜索过程中综合考虑了多方面因素，对论文本身建立文档评分模型，克服了搜索引擎对于多搜索目的处理上的不足，使得论文搜索的准确率和搜索体验有了很大的改善。