基于贝叶斯分类学习的搜索引擎检索排序方法技术

本发明专利技术公开了一种基于贝叶斯分类学习的搜索引擎检索排序方法，属于计算机应用领域。该方法将查询语句做为n维特征向量B={b1，b2，…，bn}，将索引文档做为分类A，使用贝叶斯分类算法对用户搜索行为数据进行训练，从而建立查询词-点击文档的分类模型;在对检索结果进行评分时，根据查询语句与索引文档特征向量的相似度评分值与所属分类的概率值进行组合计算，得到新的评分值，并根据新的评分值对检索结果重新排序后返回给检索客户端。与现有技术相比，本发明专利技术的基于贝叶斯分类学习的搜索引擎检索排序方法可以改进、优化搜索引擎中检索结果的排序，从而提高搜索引擎的检索精度，具有很好的推广应用价值。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
基于贝叶斯分类学习的搜索引擎检索排序方法，其特征在于：将查询语句做为n维特征向量B={b1，b2，…，bn}，将索引文档做为分类A，使用贝叶斯分类算法对用户搜索行为数据进行训练，从而建立查询词?点击文档的分类模型;在对检索结果进行评分时，根据查询语句与索引文档特征向量的相似度评分值与所属分类的概率值进行组合计算，得到新的评分值，并根据新的评分值对检索结果重新排序后返回给检索客户端。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：贾德星，徐正礼，魏金雷，
申请(专利权)人：山东浪潮齐鲁软件产业股份有限公司，
类型：发明
国别省市：