检索结果-南通市图书馆

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基于混合核函数的分布式信息检索结果融合

通信学报 2011年第4期32卷 112-118,125页

作者：王秀红鞠时光江苏大学理学院江苏镇江212013 江苏大学科技信息研究所江苏镇江212013 江苏大学计算机科学与通信工程学院江苏镇江212013

为了提高分布式信息检索(DIR)的结果融合表现,基于改进的潜在语义核(LSK)和复合方差(ANOVA)核构建了新的复合(CLA)核,通过直接计算检索结果和提问之间相关度来对检索结果进行融合研究。实验结果表明:CLA核的融合精度和招回率分别仅略次... 详细信息

为了提高分布式信息检索(DIR)的结果融合表现,基于改进的潜在语义核(LSK)和复合方差(ANOVA)核构建了新的复合(CLA)核,通过直接计算检索结果和提问之间相关度来对检索结果进行融合研究。实验结果表明:CLA核的融合精度和招回率分别仅略次于LSK和ANOVA核,但其综合评价指标F1优于其他核;其融合精度比Round-robin、ComMNZ、Bayesian、Borda、SDM、MEM和regression SVM等分别提高了16.79%、30.73%、20.37%、24.17%、14.25%、13.50%和7.53%。CLA核具有较好的融合表现,适用于DIR结果融合。

关键词：分布式信息检索结果融合潜在语义核 ANOVA核复合核

基于手工特征提取与结果融合的CNN音频隐写分析算法

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计算机学报 2021年第10期44卷 2061-2075页

作者：李敬轩胡润文阮观奇项世军暨南大学信息科学技术学院/网络空间安全学院广州510632

随着互联网技术的快速发展,出现了基于IP的语音传输技术,给人们带来方便的同时也带来了许多安全隐患,如不法分子利用VoIP压缩域语音传输协议传送秘密信息.因此,针对基于G.729A编码的基音隐写算法和互补邻居顶点的量化索引调制音频隐写算... 详细信息

随着互联网技术的快速发展,出现了基于IP的语音传输技术,给人们带来方便的同时也带来了许多安全隐患,如不法分子利用VoIP压缩域语音传输协议传送秘密信息.因此,针对基于G.729A编码的基音隐写算法和互补邻居顶点的量化索引调制音频隐写算法,本文提出了一种基于手工特征提取与结果融合的卷积神经网络音频隐写分析算法.通过将手工提取特征与卷积神经网络相结合,可以实现在VoIP压缩域同时对基于基音的隐写算法和互补邻居顶点的量化索引调制音频隐写算法进行有效检测.实验结果表明,在同时对基音隐写算法和互补邻居顶点的量化索引调制音频隐写算法进行检测时,本文所提出的基于手工特征提取与结果融合的卷积神经网络音频隐写分析算法的检测准确率可以达到86.2%(嵌入率为100%、音频样本时长为0.1s).与现有隐写分析算法相比,在音频时长较短时,本文所提算法取得了优异的检测结果.

关键词：隐写分析 G.729A 卷积神经网络手工特征提取结果融合

Web信息检索结果融合中的按位加权插入合并算法

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中文信息学报 2004年第2期18卷 8-14页

作者：张敏金奕江马少平清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室北京100084

在Internet中 ,由于海量数据的多样性 ,在分布式数据集合上进行有效的检索就成为Web信息检索的一种必要方式。由此 ,引出多个检索结果的融合问题。对不同检索结果的相似度评分可能完全不可比的情况 ,本文给出一种新的解决方案 :按位加... 详细信息

在Internet中 ,由于海量数据的多样性 ,在分布式数据集合上进行有效的检索就成为Web信息检索的一种必要方式。由此 ,引出多个检索结果的融合问题。对不同检索结果的相似度评分可能完全不可比的情况 ,本文给出一种新的解决方案 :按位加权插入合并算法。在 18GB的大规模web标准测试集上的实验证明 ,该算法始终能够提高综合检索性能 ,且分布数据集检索结果越好 ,则合并后性能改善越多。其中系统平均精度提高接近 10 %,突破了传统方法对分布数据集结果合并的综合效果总是低于使用集中数据集检索的性能局限。

关键词：计算机应用中文信息处理 Web信息检索数据集选择结果融合排序

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专业搜索引擎搜索结果融合算法研究

河北科技大学学报 2011年第4期32卷 355-358,390页

作者：郝伟杨国霞郝志杰防灾科技学院灾害信息工程系河北三河065201 河北科技大学信息科学与工程学院河北石家庄050018 沧州职业技术学院信息工程系河北沧州061001

为了提高专业搜索引擎的查询精度,提出了一种基于PageRank算法的改进搜索结果融合算法。首先,通过对元搜索引擎技术的分析,将rtf算法和PageRank算法进行融合,提出了基于PageRank算法的改进算法。该算法可以实现基于同义词、近义词的查询... 详细信息

为了提高专业搜索引擎的查询精度,提出了一种基于PageRank算法的改进搜索结果融合算法。首先,通过对元搜索引擎技术的分析,将rtf算法和PageRank算法进行融合,提出了基于PageRank算法的改进算法。该算法可以实现基于同义词、近义词的查询,将这种改进的算法在煤地质学专业搜索引擎上进行使用,实验结果表明,采用该修改后的排序算法,从一定程度上能够把独立搜索引擎的搜索结果有机地融合在一起,进一步提高了专业搜索引擎的查准率和查全率。

关键词：元搜索专业搜索结果融合 PageRank算法煤地质学

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分布式信息检索结果融合算法的研究及实现

分布式信息检索结果融合算法的研究及实现

作者：陈斌华南理工大学

学位级别：硕士

随着下一代互联网以及Web2.0等新一代网络技术的发展,互联网信息不仅呈现出爆炸式的增长,而且信息资源的分布也存在着越来越大的差异。传统的集中式信息检索系统在应对这种变化的时候显示出了其自身固有的缺点,而分布式信息检索系统以... 详细信息

随着下一代互联网以及Web2.0等新一代网络技术的发展,互联网信息不仅呈现出爆炸式的增长,而且信息资源的分布也存在着越来越大的差异。传统的集中式信息检索系统在应对这种变化的时候显示出了其自身固有的缺点,而分布式信息检索系统以其特有的优势,能够拓宽信息检索的广度,利用分布的闲散的资源,能够很好地应对互联网的发展变化。本文旨在研究分布式信息检索系统中的结果融合算法。分布式信息检索中结果融合主要包括两个方面:融合,将各资源库返回的结果融合为统一的查询结果;去重,将结果中重复的文档或者近似重复的文档去除。本文研究并实现了三个算法:CORI算法、qSimAdv算法以及GHVs算法。CORI算法是经典的结果融合算法,它能够利用资源库的静态统计信息对资源库的相关度进行评分和排序,然后借助资源库的评分来对查询结果进行融合。在CORI算法的基础上,本文提出qSimAdv算法,它是CORI算法的补充,能够利用用户的历史查询来对CORI算法得到的资源库评分进行调整,从而提高结果融合的效果。GHVs算法属于去重算法,它通过对文档进行片段（Shingle）化,并利用Rabin指纹函数来提取文档的特征向量,通过比较文档的特征向量来判别重复的或者近似重复的文档。在GHV算法的基础上,本文提出改进的GHV算法,通过改进片段的选取和特征向量的表示,提高GHV算法的速度,以满足在线去重的性能需求。本文对CORI算法、qSimAdv算法以及改进的GHVs算法进行了实验评测:利用LETOR数据集对CORI算法和qSimAdv算法进行实验,并对其MAP、Precision@N以及NDCG评分进行评测;利用搜搜和搜狗的查询结果,以及腾讯和搜狐的财经新闻对改进的GHVs算法进行实验和评测。本文还将这些算法集成于分布式检索系统中,并在实际应用中验证其效果。

关键词：信息检索分布式结果融合去重

分布式信息检索的资源库选择与结果融合的学习算法研究

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分布式信息检索的资源库选择与结果融合的学习算法研究

作者：吴天锋华南理工大学

学位级别：硕士

信息检索技术为人们日常信息搜索以及信息筛选提供了便利的服务,随着网络信息量的不断增加,人们常常希望能快速搜索到多样化的、更相关的检索结果。分布式信息检索技术可以把查询转发给相关的分布式资源库,并整合多样化的检索结果返回... 详细信息

信息检索技术为人们日常信息搜索以及信息筛选提供了便利的服务,随着网络信息量的不断增加,人们常常希望能快速搜索到多样化的、更相关的检索结果。分布式信息检索技术可以把查询转发给相关的分布式资源库,并整合多样化的检索结果返回给用户,以满足用户的多方面检索需求。分布式信息检索通常分为协作式的环境与非协作式的环境,在协作式的环境中,检索代理能获取资源库的内部所有的信息。而在非协作式的环境中,检索代理通常通过查询采样的方式获得资源库的信息。在分布式信息检索中,影响资源库选择以及结果融合的因素往往众多,结合多因素进行学习,能有效的拟合多方面特征,提高资源库选择以及结果融合的效果。本文首先提出基于排序学习的资源库选择算法LTRS,通过分析影响资源库选择的因素,提取了资源库的词项匹配、中央采样索引库、主题相关性三个方面的特征,在LTRS算法中通过训练LambdaMART的排序学习模型,对资源库排序列表指标NDCG值进行优化,来提高资源库选择效果。在搜狗数据集SogouQCL上的实验结果表明,LTRS算法的效果与对比方法相比,在NDCG值以及准确率上均有很大的提升。针对资源库选择中有标签的训练数据获取成本高以及非协作式环境中多因素特征提取不充分的场景下,本文提出基于变分自编码器的资源库选择算法VAES。VAES中使用无监督学习的变分自编码器对资源库中的文档进行建模,利用文档的隐变量表示来得到资源库的向量表示,通过计算查询与资源库的向量的相似度,来得到资源库的得分。通过在TREC Fedweb数据集上的实验证明了该算法的有效性。在结果融合部分,本文提出结合文档、结果列表、资源库、垂直领域等多因素来进行结果融合学习的算法框架。通过分析影响结果融合的因素,算法框架中提取多因素特征,并采用LambaMart模型对多因素特征进行拟合,优化最终结果列表的NDCG值。在Fedweb数据集上的实验结果表明,有效利用多因素特征的结果融合学习算法相比其他模型的效果要好,并且优于目前在该数据集上表现最优的DeepMerge算法。

关键词：分布式信息检索资源库选择结果融合排序学习

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分布式搜索的结果融合方法研究与实现

分布式搜索的结果融合方法研究与实现

作者：李昌恒华南理工大学

学位级别：硕士

随着互联网的高速发展，网页数量和信息丰富性增长速度迅猛，而且信息资源的分布和呈现越来越分布化，这就给传统的集中式搜索引擎带来了很多挑战，尤其在系统的可拓展性、以及如何检索“深层网络”并实现搜索结果的多样化等关键问题上... 详细信息

随着互联网的高速发展，网页数量和信息丰富性增长速度迅猛，而且信息资源的分布和呈现越来越分布化，这就给传统的集中式搜索引擎带来了很多挑战，尤其在系统的可拓展性、以及如何检索“深层网络”并实现搜索结果的多样化等关键问题上。因此为了适应新一代网络信息分布的构造特点和潜在的发展趋势，分布式搜索引擎系统将是一种比较合适的解决方案。基于可扩展的分布式架构，分布式搜索引擎能够有效利用分布的资源，综合信息资源的多样化，并提供给用户更为全面准确的信息检索服务。本文工作来源于国家下一代互联网CNGI项目“下一代互联网分布式搜索引擎”。本文主要研究分布式搜索引擎平台的联合检索系统，该检索系统自动将查询分发给各独立的搜索引擎（单元搜索引擎），并对各单元搜索引擎的返回结果进行结果融合，以提供给用户综合的优化排序结果。联合检索系统的核心技术是查询分发和结果融合，选择合适的查询分发策略，利用查询分发的选择来对检索结果进行综合优化的融合排序是本文的主要研究内容。本文基于来自于校园网的实际数据集特性，通过挖掘单元搜索引擎的静态和动态资源特征，采用资源评分衡量单元搜索引擎和查询词的相关程度，提出了基于资源评分的查询分发策略，该策略能够选择与查询词相关度高的单元搜索引擎进行查询分发，保证返回结果的质量。在完成查询分发策略的基础上，提出本文的综合优化的结果融合排序算法，包括了采用文档分数归一化的方式规范化结果文档评分、基于查询分发的资源评分设计合理的融合算法和强化多样化结果的融合机制，最后通过实验验证本文提出的查询分发策略和结果融合算法能够提高系统的查准率，并保证多样化的展示效果，从而满足用户多角度查询的需求。

关键词：分布式搜索引擎联合检索查询分发结果融合

多模型融合的VoxSRC22说话人日志系统

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计算机工程与应用 2023年

作者：杜雨轩周若华北京建筑大学电气与信息工程学院

为有效解决“谁在什么时候说话”的问题，提出一种说话人日志方法，并在VoxSRC 2022比赛中排名第四。提出的方法由以下几个模块组成，包括语音活动检测(VAD)、语音增强、说话人嵌入提取器、说话人聚类、重叠语音检测(OSD)和结果融合。... 详细信息

为有效解决“谁在什么时候说话”的问题，提出一种说话人日志方法，并在VoxSRC 2022比赛中排名第四。提出的方法由以下几个模块组成，包括语音活动检测(VAD)、语音增强、说话人嵌入提取器、说话人聚类、重叠语音检测(OSD)和结果融合。利用语音增强技术可以改善语音活动检测的性能。有效地结合不同的说话人嵌入提取器和聚类算法可以进一步降低系统错误率。在系统融合后处理重叠语音展示了最佳结果。实验结果表明，最佳的系统相对基线提升了72%，并在VoxSRC 2022评估集上分别实现了5.48%的说话人日志错误率(DER)和32.1%的杰卡德错误率(JER)。

关键词：说话人日志语音活动检测声纹嵌入码说话人聚类结果融合

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基于Lattice的识别结果融合方法

基于Lattice的识别结果融合方法