基于发现系统的相关性排序算法性能评价模型研究  

作　　者：刘艳民[1] 魏清华[1] 

机构地区：[1]兰州大学图书馆,甘肃兰州730000

出　　处：《甘肃科技》2015年第12期51-53,59,共4页Gansu Science and Technology

摘　　要：发现系统以类似Google的单一检索框为用户提供一站式资源检索服务,检索结果的相关性排序对用户非常重要,是评估发现系统优劣的重要指标之一。对信息检索系统中的评价模型查准率(Precision)、召回率(Recall)、平均查准率(MAP)及平均倒数排名(MRR)、NDCG(Normalized Discounted Cumulative Gain)进行深入的分析和研究的基础上。运用该指标对发现系统Summon、Primo、EDS相关性排序算法性能进行评估,以帮助图书馆选择合适的发现系统。

关 键 词：发现系统 MAP MRR NDCG 评价模型 相关性排序 

分 类 号：G250.76[文化科学—图书馆学]