| 《计算机学报》文章摘要 全文下载 | |
| 文章题目 | 一种基于半监督学习的多模态Web查询精化方法 |
| 作者 | 姜远 黎铭 周志华 |
| 作者单位 | (南京大学计算机软件新技术国家重点实验室 南京 210093) |
| 发表年份 | 2009 |
| 发表月份 | 10期(2099—2106) |
| 文章摘要 | 摘要 Web搜索系统往往通过与用户的交互来精化查询以提高搜索性能.除文字之外，网页中还存在着大量其它模态的信息，如图像、音频和视频等.以往对于查询精化的研究很少涉及对多模态信息的利用.文中提出了一种基于半监督学习的多模态Web查询精化方法M2S2QR，将Web查询精化转化为一个机器学习问题加以解决.首先，基于用户判断后的网页信息，分别为不同模态训练相应的学习器，然后利用未经用户判断的网页信息来提高学习器性能，最后将不同模态学习器结合起来使用.实验验证了文中方法的有效性. 关键词 机器学习；半监督学习；多模态信息；Web搜索；查询精化 中图法分类号：TP18 DOI号: 10.3724/SP.J.1016.2009.02099 |