搜索引擎相关性排序算法研究：文本和图像搜索引擎的新进展

搜索引擎的相关性算法研究 搜索引擎的相关性算法研究是当前搜索引擎技术的热点和重点。随着计算机系统性能的提高和网络技术的不断进步，搜索引擎需要提供高效的导航服务，帮助用户在海量的数据中快速找到需要的信息。搜索引擎的相关性排序是当前研究的重点和热点。 文本搜索引擎的相关性排序模型是搜索引擎的相关性算法研究的核心部分。布尔模型、向量空间模型、概率模型、超链接模型、自学习排序模型等都是文本搜索引擎的相关性排序模型。自学习排序模型将机器学习的方法运用到搜索引擎的相关性排序问题，解决了以往模型的许多不足之处。 在自学习排序模型中，构造训练集是非常重要的。为了解决训练集的构建问题，本文提出了一个同时考虑查询的难度、密度和多样性的贪心算法，从海量的查询中选择有信息量的查询进行标注。实验表明本文提出的方法能构造一个规模较小且有效的训练集。 图像搜索引擎的相关性排序问题也是一大挑战。现今的图像搜索引擎主要利用图像周围文本信息为图像排序，没有考虑图像本身的特征。图像重排序是在文本搜索结果的基础上，通过挖掘图像视觉特征的内在关系，对原始搜索结果进行重新排序，使新的序列更能满足用户搜索需求。 在图像重排序算法中，图像相似性的度量至关重要。一般我们通过计算图像视觉特征的相似性来估计图像的相似性。图像视觉特征包含全局特征（如颜色、纹理、形状）和局部特征（如尺度不变特征）。然而现有的相似性度量没有考虑针对不同的查询词，图像的相似性应该不同。 本文对搜索引擎的相关性排序方法进行了深入的研究，主要工作和创新之处归纳为以下几点： （1）文本搜索引擎的相关性排序模型，包括布尔模型、向量空间模型、概率模型、超链接模型、自学习排序模型等。 （2）为自学习排序模型构造训练集。自学习排序是一种有监督的机器学习算法，模型的性能很大程度上依赖训练集。 （3）图像重排序算法。在文本搜索结果的基础上，通过挖掘图像视觉特征的内在关系，对原始搜索结果进行重新排序，使新的序列更能满足用户搜索需求。 （4）图像相似性度量。在图像重排序算法中，图像相似性的度量至关重要。一般我们通过计算图像视觉特征的相似性来估计图像的相似性。 本文对搜索引擎的相关性算法研究进行了深入的研究，提出了多种相关性算法和方法，旨在提高搜索引擎的搜索效率和准确性。