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Building of an Information Retrieval System Based on Genetic Algorithms

机译：基于遗传算法的信息检索系统的构建

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In an information retrieval system (IRS) the query plays a very important role, so the user of an IRS must write his query well to have the expected result. In this paper, we have developed a new genetic algorithm-based query optimization method on relevance feedback for information retrieval. By using this technique, we have designed a fitness function respecting the order in which the relevant documents are retrieved, the terms of the relevant documents, and the terms of the irrelevant documents. Based on three benchmark test collections Cranfield, Medline and CACM, experiments have been carried out to compare our method with three well-known query optimization methods on relevance feedback. The experiments show that our method can achieve better results.
机译：在信息检索系统（IRS）中，查询起着非常重要的作用，因此IRS的用户必须很好地编写其查询才能获得预期的结果。在本文中，我们开发了一种新的基于遗传算法的相关反馈信息查询优化方法。通过使用这种技术，我们设计了一个适应度函数，该函数考虑了检索相关文档的顺序，相关文档的术语以及不相关文档的术语。基于三个基准测试集合Cranfield，Medline和CACM，我们进行了实验，将我们的方法与三种知名度相关性查询优化方法进行了相关性反馈比较。实验表明，我们的方法可以取得更好的效果。

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