一种对象级搜索中的多查询合并算法

对传统搜索引擎使用的排序算法进行分析,将概率意义引入对象级搜索,提出一种在对象级搜索中合并多个查询结果的算法.通过归一化以及考虑概率意义与查询规模间的关系,该算法独立于生成结果列表使用的排序算法.实验结果证明该算法提高了查询结果的质量.

对象级搜索中基于图的对象排序模型(英文)

提出了一种对象级搜索中领域无关的对象排序模型.给定对象集合以及对象间的关系,根据用户输入的对象查询,该模型按照对象与查询的相关度输出一个对象的排序表.采用一个多平面的图表示对象级搜索的空间,并基于该图分别提出了对象流行度评估算法、根据查询计算相关度的算法,以及合并多个对象查询的算法.针对ACM数据集上的实验结果表明该算法是有效的,在论文推荐与合并多对象查询方面,均取得了比PaperRank更好的结果.

对象级的web搜索在公共安全产品行业的应用

通用搜索引擎检索返回结果过多、主题相关性不强,特别是在搜索公共安全产品的相关信息时,无法迅速搜集到满足需求的结果。本文把对象级的web搜索应用于公共安全产品领域,实现了对公共安全产品的垂直搜索,提升搜索的准确度。