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基于多源数据模型的排序学习算法

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提出了一种基于多源数据模型的排序学习算法,以基于数据点对的排序学习算法RankSVM以及多源学习算法SVM-2K为基础,旨在将来源于多个空间的检索数据加以区分,在各自的空间中分别训练互相关联的排序函数,再以线性叠加的方式得到最终的排序函数.实验表明,基于多源数据模型的处理方法可以优化检索结果,该算法的实验效果优于经典的RankSVM算法.

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来源
《第八届全国信号和智能信息处理与应用学术会议》|2014年|438-441|共4页
会议地点北京
作者
LIU Hao; 刘昊; XU Chao; 许超;
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作者单位

中国高科技产业化研究会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP311.13;
关键词
信息检索; 多源数据模型; 优化运行; 排序学习算法;

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