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| 作者 | 葉鎮源 |
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| 出版日期 | 201510 |
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| 著作名稱 | 基於特徵關聯分群之特徵選取策略於資訊檢索排序模型學習的應用
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| 摘要 | 本研究在應用機器學習於資訊檢索排序模型建構的過程中，導入特徵選取策略，藉以降低特徵空間(Feature Space)的維度(即，特徵數量)。首先，基於排序相關係數計算不同特徵在排序序列異同的關聯強度，並藉由特徵的排序關聯進行特徵分群，讓屬於同一群的特徵在排序行為上是相近的，而屬於不同群集的特徵在排序行為上則有顯著的差異。接著，利用特徵群集的特性，過濾在排序行為上具有相似特性的重複特徵，同時考量個別特徵在排序評估指標下的有效性，藉以過濾在排序行為上不具影響力的雜訊特徵，達到降低排序學習所需考慮的特徵數量和資料表示的特徵向量維度之目的。最後，本研究將特徵選取應用於排序學習的過程中，提出新的排序模型學習架構，使得排序學習的過程更有效率。 |
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| 全文 |  |
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| 系統號 | NO000003904 |
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