基于排序式SVM的搜索自适应排序系统实现

作者：薛晓慧; 芮光辉; 李炜东; 袁培森^*

来源：计算机技术与发展, 2021, 31(10): 203-214.

• 信息检索
• 元搜索引擎
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• Ranking SVM

随着社会信息化的程度不断提高,搜索引擎作为广泛使用的信息检索工具,用户对于搜索引擎智能化和个性化的需求不断提高,其中元搜索引擎由于能够整合多个独立型搜索引擎的结果而被广泛研究。为了解决当前元搜索引擎信息覆盖率不足和查准率不高的问题,并为用户提供个性化和智能化的搜索结果,设计并实现了一个网页个性化搜索自适应排序系统。该系统基于元搜索引擎,针对中文语境,利用ICTCLAS中文分词方法和TF-IDF算法,选取若干常用独立型搜索引擎计算相似度并合并搜索结果,再基于Ranking SVM排序学习方法,对合并后的结果进行重排序得到个性化的搜索结果。利用Java和JSP实现上述系统并测试,实验结果表明该系统在中文语境下能对多个独立型搜索引擎的结果进行整合,能对整合结果进行个性化的重排序。

• 单位
  南京农业大学; 国网青海省电力公司