基于貝葉斯分類學習的搜索引擎檢索排序方法技術

本發明專利技術公開了一種基于貝葉斯分類學習的搜索引擎檢索排序方法，屬于計算機應用領域。該方法將查詢語句做為n維特征向量B={b1，b2，…，bn}，將索引文檔做為分類A，使用貝葉斯分類算法對用戶搜索行為數據進行訓練，從而建立查詢詞-點擊文檔的分類模型;在對檢索結果進行評分時，根據查詢語句與索引文檔特征向量的相似度評分值與所屬分類的概率值進行組合計算，得到新的評分值，并根據新的評分值對檢索結果重新排序后返回給檢索客戶端。與現有技術相比，本發明專利技術的基于貝葉斯分類學習的搜索引擎檢索排序方法可以改進、優化搜索引擎中檢索結果的排序，從而提高搜索引擎的檢索精度，具有很好的推廣應用價值。

【技術實現步驟摘要】

【技術保護點】
基于貝葉斯分類學習的搜索引擎檢索排序方法，其特征在于：將查詢語句做為n維特征向量B={b1，b2，…，bn}，將索引文檔做為分類A，使用貝葉斯分類算法對用戶搜索行為數據進行訓練，從而建立查詢詞?點擊文檔的分類模型;在對檢索結果進行評分時，根據查詢語句與索引文檔特征向量的相似度評分值與所屬分類的概率值進行組合計算，得到新的評分值，并根據新的評分值對檢索結果重新排序后返回給檢索客戶端。

【技術特征摘要】

【專利技術屬性】
技術研發人員：賈德星，徐正禮，魏金雷，
申請(專利權)人：山東浪潮齊魯軟件產業股份有限公司，
類型：發明
國別省市：