文献

J-GLOBAL ID：201702256338374649   整理番号：17A0301896

疑似フィードバックに基づく有効なXMLクエリ拡張【JST・京大機械翻訳】

Effective XML Query Expansion Based on Pseudo Relevance Feedback

著者 (5件)： Zhong Minjuan (School of Information Technology, Jiangxi University of Finance and Economics, Jiangxi Key Laboratory of Data and Knowledge Engineering) ,  Wan Changxuan (School of Information Technology, Jiangxi University of Finance and Economics, Jiangxi Key Laboratory of Data and Knowledge Engineering) ,  Liu Dexi (School of Information Technology, Jiangxi University of Finance and Economics, Jiangxi Key Laboratory of Data and Knowledge Engineering) ,  Jiang Tengjiao (School of Information Technology, Jiangxi University of Finance and Economics, Jiangxi Key Laboratory of Data and Knowledge Engineering) ,  Liu Aihong (School of Information Technology, Jiangxi University of Finance and Economics, Jiangxi Key Laboratory of Data and Knowledge Engineering)
資料名： Jisuanji Kexue Yutansuo  (Jisuanji Kexue Yutansuo)
巻： 10  号： 12  ページ： 1673-1682  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2939A  ISSN： 1673-9418  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 疑似フィードバック(PSEUDO RELEVANCE FEEDBACK,PRF)は従来から有効なクエリ拡張技術と考えられている.しかし,従来の擬似フィードバックは,トピックドリフトをもたらし,検索性能に影響を与える。いかに高品質の関連する文書を決定するか,および関連する文書集合から有用な拡張語を選択する方法は,擬似フィードバックにおけるクエリ主題のドリフトを解決するための2つの重要な側面である。これに対して、XML(ら MARKUPLANGUAGE)文書に対して、一つの解決フレームを提案した。一方,XML文書の構造と特性を考慮して,本論文は,XML文書の構造と特性を考慮して,検索結果に基づくクラスタ化と2段階のランキングモデルに基づく高品質XML疑似文書検索技術を提案した。一方,CO(CONTENT ONLY)クエリについては,項目拡張について検討し,構造語義を持つ語の重みの計算方法を提案した.一連の関連実験データにより,提案したXML疑似フィードバッククエリ拡張法は,トピックのドリフトを効果的に低減し,より良い検索品質を得ることができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 品質 ,  検索効率 ,  クラスタ化 ,  文献検索 ,  *フィードバック ,  高品質 ,  *クエリー拡張 ,  改変
準シソーラス用語： 語義 ,  XML文書 ,  *クエリー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： XML pseudo relevance feedback ,  search results cllustering ,  ranking ,  query expansion

分類 (2件)： 検索技術  (AC06020S) ,  データベースシステム  (JD03030U)

タイトルに関連する用語 (3件)： フィードバック ,  XML ,  クエリ拡張