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J-GLOBAL ID：202002219424899711   整理番号：20A1628465

効果的なIRのためのPRFベース自動クエリー拡大アプローチのための新しいハイブリッド文書クラスタリング【JST・京大機械翻訳】

A New Hybrid Document Clustering for PRF-Based Automatic Query Expansion Approach for Effective IR

著者 (2件)： Gupta Yogesh (BML Munjal University, Haryana, India) ,  Saini Ashish (Dayalbagh Educational Institute, India)
資料名： International Journal of e-Collaboration  (International Journal of e-Collaboration)
巻： 16  号： 3  ページ： 73-95  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3852A  ISSN： 1548-3673  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自動クエリ拡張(AQE)は,ユーザクエリにおける追加項を含めることにより,情報検索性能を改善するための有効な測度である。これまでにAQEのために採用された擬似関連性フィードバック(PRF)法は,質問ドリフトの主要な問題を被った。したがって,それを展望して,PRFベースのAQE方式のための新しいハイブリッド文書クラスタ化を,この論文で提案する。これにおいて,ファジー論理と粒子群最適化(PSO)を用いて文書クラスタを構築した。さらに,新しい効果的なハイブリッドPSOとファジー論理ベースの用語重み付けアプローチを,最大化した4つのIR証拠の加重スコアを用いて,より適切な追加クエリ項を見つけるため追跡した。さらに,質問項再重み付けアルゴリズムと共に,組合せ意味フィルタリング法も用いて,意味的に雑音のあるか無関係な項を除去した。本論文で提示した手法の性能を試験し,3つのベンチマークデータセットに関する他の方法と比較した。すべての試験手法の比較分析は,提案した方法の優れた性能を示した。Copyright 2020 IGI Global All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  雑音 ,  測度 ,  検索効率 ,  フィルタリング ,  ドリフト ,  *クラスタ ,  重みづけ ,  ベンチマーク ,  ファジィ論理
準シソーラス用語： 適合フィードバック ,  粒子群最適化 ,  *クエリー ,  比較分析 ,  クエリー拡張 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 自動問合せ拡大 ,  文書クラスタリング ,  F測定 ,  ファジィ論理 ,  粒子群最適化 ,  精度 ,  擬似関連性フィードバック ,  リコール

分類 (3件)： 検索技術  (AC06020S) ,  自然語処理  (JE06000L) ,  情報検索一般  (AC06010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： Ir ,  PRF ,  クエリー ,  拡大 ,  文書クラスタリング