检索结果-南通市图书馆

Optimizing top-k retrieval:submodularity analysis and search strategies

Frontiers of Computer Science 2016年第3期10卷 477-487页

作者： Chaofeng SHA keqiang WANG Dell ZHANG Xiaoling WANG Aoying ZHOU School of Computer Science Shanghai Key Laboratory of Intelligent Information ProcessingFudan University Shanghai key Laboratory of Trustworthy Computing East China Normal University Department of Computer Science and Information Systems BirkbeckUniversity of London

The key issue in top-fc retrieval,finding a set of fc documents(from a large document collection) that can best answer a user's query,is to strike the optimal balance between relevance and *** this paper,we study the top-fc retrieval problem in the framework of facility location analysis and prove the submodularity of that objective function which provides a theoretical approximation guarantee of factor 1--for the(best-first) greedy search ***,we propose a two-stage hybrid search strategy which first obtains a high-quality initial set of top-fc documents via greedy search,and then refines that result set iteratively via local *** on two large TREC benchmark datasets show that our two-stage hybrid search strategy approach can supersede the existing ones effectively and efficiently.

关键词： top-k retrieval diversification submodular function maximization

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