17、信息检索算法实验与中世纪手稿检索策略研究

信息检索算法实验与中世纪手稿检索策略研究

在信息检索领域，不断有新的算法和策略被提出和研究，以提高检索的准确性和效率。本文将介绍两方面的研究内容，一是关于优化预期互惠排名（ERR）的学习排序算法实验，二是数字化中世纪手写文档的信息检索策略。

优化ERR的学习排序算法实验

在信息检索中，文档的排序至关重要，它直接影响用户获取信息的效率和满意度。为了优化文档排序，研究人员提出了一种名为SVMERR的算法，该算法采用结构支持向量机（SVMs）来优化ERR指标。

1. ERR指标与模型计算
   • ERR指标考虑了文档i之前的文档对用户选择行为的影响。在定义ERR的损失函数和交换文档产生的变化量后，通过交换文档的方法生成最违反约束的y，然后使用切割平面算法计算排名模型w。最后，模型w对查询q的文档进行评分，并按分数降序排列。
2. 实验数据集与方法
   • 使用MSRA发布的LETOR3.0中的OHSUMED和TD2003数据集进行实验。这些数据集包含不同数量的查询、相关和不相关文档，并被均匀分为五组进行五次交叉验证。实验将SVMERR算法与回归（点式方法）、排名SVM（成对方法）、SVMMAP、SVMNDCG和ListNet（列表式方法）进行比较。
3. OHSUMED数据集实验结果
   • 精度曲线 ：ListNet算法在P@1和P@3时取得最佳结果，SVMNDCG