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基于稳定性语义聚类的相关模型估计
被引量：
1
1
作者
孙芯宇
吴江
蒲强
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第5期1313-1318,共6页
针对由不稳定聚类估计的相关模型影响检索性能的问题,提出了基于稳定性语义聚类的相关模型(SSRM)。首先利用初始查询前N个结果文档构成反馈数据集;然后探测数据集中稳定的语义类别数量;接着从稳定性语义聚类中选择与用户查询最相似的语...
针对由不稳定聚类估计的相关模型影响检索性能的问题,提出了基于稳定性语义聚类的相关模型(SSRM)。首先利用初始查询前N个结果文档构成反馈数据集;然后探测数据集中稳定的语义类别数量;接着从稳定性语义聚类中选择与用户查询最相似的语义类别估计SSRM;最后通过实验对模型的检索性能进行了验证。对TREC数据集5个子集的实验结果显示,SSRM相比相关模型(RM)、语义相关模型(SRM),平均准确率(MAP)性能最少提高了32.11%和0.41%;相比基于聚类的文档模型(CBDM)、基于LDA的文档模型(LBDM)和Resampling等基于聚类的检索方法,MAP性能最少提高了23.64%,19.59%和8.03%。实验结果表明,SSRM有利于改善检索性能。
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关键词
信息检索
语义聚类
稳定性验证
独立分量分析
相关模型估计
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职称材料
题名
基于稳定性语义聚类的相关模型估计
被引量：
1
1
作者
孙芯宇
吴江
蒲强
机构
西南财经大学经济信息工程学院
成都大学信息科学与工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第5期1313-1318,共6页
基金
教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(11YJCZH084)
四川省科技厅科技支撑计划项目(2014GZ0013
+1 种基金
2014SZ0107)
四川省教育厅自然科学重点项目(13ZA0297)~~
文摘
针对由不稳定聚类估计的相关模型影响检索性能的问题,提出了基于稳定性语义聚类的相关模型(SSRM)。首先利用初始查询前N个结果文档构成反馈数据集;然后探测数据集中稳定的语义类别数量;接着从稳定性语义聚类中选择与用户查询最相似的语义类别估计SSRM;最后通过实验对模型的检索性能进行了验证。对TREC数据集5个子集的实验结果显示,SSRM相比相关模型(RM)、语义相关模型(SRM),平均准确率(MAP)性能最少提高了32.11%和0.41%;相比基于聚类的文档模型(CBDM)、基于LDA的文档模型(LBDM)和Resampling等基于聚类的检索方法,MAP性能最少提高了23.64%,19.59%和8.03%。实验结果表明,SSRM有利于改善检索性能。
关键词
信息检索
语义聚类
稳定性验证
独立分量分析
相关模型估计
Keywords
information retrieval
semantic clustering
stability validation
Independent Component Analysis（ICA）
relevance model estimation
分类号
TP391.3 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于稳定性语义聚类的相关模型估计
孙芯宇
吴江
蒲强
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016
1
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