基于聚类和查询行为的检索结果排序方法

• 摘要：

  本发明涉及一种基于聚类和查询行为的检索结果排序方法,包括如下步骤:计算文档与查询的相关度,选取候选文档集合;对候选文档集合进行聚类分析,计算每个聚类与查询的相关度;根据文档的相关度和文档所在聚类的相关度,计算文档的排序Rank(d_i);根据用户点击文档的反馈信息更新文档的相关度和聚类的相关度;更新文档的排序Rank(d_i).本发明能够根据用户的点击行为,挖掘用户查询所蕴含的各种潜在意图,可以动态的调整文档的排列顺序,从而更好地满足了用户的多样化需求.

• 专利类型：

  发明专利

• 申请/专利号：

  CN201410122930.4

• 申请日期：

  2014.03.28

• 公开/公告号：

  CN103902694A

• 公开/公告日：

  2014-07-02

• 发明人：

  杨静 刘宁 张健沛

• 申请人：

  哈尔滨工程大学

• 主分类号：

  G06F17/30(2006.01)I,G,G06,G06F,G06F17

• 分类号：

  G06F17/30(2006.01)I,G,G06,G06F,G06F17,G06F17/30

• 主权项：

  一种基于聚类和查询行为的检索结果排序方法,其特征在于:步骤1:计算文档与查询的相关度Sim(q,d_i),并根据相关度选取候选文档集合;步骤2:对候选文档集合进行聚类分析,计算每个聚类与查询的相关度Sim(q,Clu_i);步骤3:根据步骤1中获得的文档的相关度Sim(q,d_i)和步骤2中获得的文档所在聚类的相关度Sim(q,Clu_i),计算文档的排序Rank(d_i);步骤4:根据用户点击文档的反馈信息更新文档的相关度Sim(q,d_i)和聚类的相关度Sim(q,Clu_i):步骤5:根据步骤4中更新的文档的相关度Sim(q,d_i)和文档所在聚类的相关度Sim(q,Clu_i),更新计算文档的Rank(d_i).