| 题名 | 基于关键词聚类与神经网络的网页排序学习算法研究; Research On Learning to Rank for Web Search Based On Queries Clustering and Neural Network |
| 作者 | 余烨 |
| 答辩日期 | 2013 ; 2013 |
| 导师 | 张东站 |
| 关键词 | 网页排序 关键词聚类 特征提取 Page ranking Queries clustering Feature Selection |
| 英文摘要 | 随着互联网的发展，搜索引擎已经成为互联网最重要的入口之一。在搜索引擎的组成部分中，网页排序是搜索引擎设计的核心问题，排序结果的准确性决定了搜索引擎的性能和用户体验。早期搜索引擎的网页排序模型虽然构造方法简单，但手动调参的局限性导致排序效果不够理想。对此，近年来一种新的学习方法-排序学习（learningtorank）越来越多地应用到搜索模型的构造上，以获得更精确的搜索结果。排序学习被广泛应用在文档检索和协同波领域，受到越来越多国内外学者的关注，成为机器学习领域的一个研究热点。 采用机器学习方法的网页排序学习算法主要分为基于Pointwise，Pairwise和Listwise三种类型。本文针...; With the development of the Internet, web search engine has become one of the most important entrances of the Internet. It includes a number of components, and the page ranking is the key point. The result of the page ranking determines the Web search engine’s performance and user experience. In the beginning of the Web search engine’s development, the page ranking algorithms were simple. However,...; 学位：工学硕士; 院系专业：信息科学与技术学院_计算机软件与理论; 学号：23020101153045 |
| 语种 | zh_CN |
| 出处 | http://210.34.4.13:8080/lunwen/detail.asp?serial=41168 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/79233]  |
| 专题 | 信息技术－学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 余烨. 基于关键词聚类与神经网络的网页排序学习算法研究, Research On Learning to Rank for Web Search Based On Queries Clustering and Neural Network[D]. 2013, 2013. |
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