信息相关性的生成理论模型研究

采用何种相关性模型是影响信息检索系统检索性能的关键。研究表明，将查询假设为文档语言模型生成的样本实例的相关性理论引入相关性的生成概念，能有效提高相关性计算的准确度。我们在此研究的基础上进一步研究相关性理论，但与文档语言模型的相关性理论不同的是，对于给定的用户信息需求，我们假设与其相关的查询和文档都是由同一个相关性模型生成的随机样本实例，基于这一假设的相关性模型为相关性的生成理论模型。我们利用概率与统计学理论和计算的方法研究相关性的生成理论模型，具体研究三个方面的问题：(1)相关性生成理论模型中的文档和查询的表示；(2)信息表示空间、文档空间和查询空间上的相关性概率分布和相关性计算方法及文档排序准则；(3)相关性的生成理论模型中的相关反馈。该研究对信息检索领域的发展具有重要的理论价值，对开发更高性能的检索系统具有很好的应用价值。