文件名称：加快排序文档的剪枝决策树和分块方法
文件大小：1.33MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-20 07:01:40
排名学习 缓存 效率
检索系统利用排名学习算法从训练集中产生一个排名模型。而减少检索数据需要的时间则是检索系统的一个重要研究方向。为了减少检索的时间，对排名模型的剪枝策略和缓存进行了研究。利用决策树的冗余特性和高速缓冲存储器，提出了剪枝决策树模型和分块算法。最后，在两个公开的数据集上进行了实验，主要关注了是否可以在不影响模型效果的条件下，提高排名模型的效率问题。实验结果表明，剪枝决策树模型和分块算法可以有效地减少每个查询的排名时间。