基于Softmax回归分类模型的网页搜索排序算法

摘要

针对网页搜索结果存在返回的网页与搜索的关键词领域不相关的领域漂移现象，导致用户无法搜索到需求信息的问题，提出基于Softmax回归分类模型的网页搜索排序算法。选择网页搜索文本特征，得到相应的特征项，利用向量表示模型，将选择的网页搜索文本特征项转换为格式化数据，对网页搜索文本数据进行均衡处理，获取网页搜索文本数据集。采用Softmax回归分类模型，分类处理网页搜索文本数据集，预测网页搜索文本类别，通过Okapi BM25算法，对网页搜索文本进行排序操作，实现网页搜索排序。实验结果表明，所提算法具有较好的网页搜索排序，提升了网页搜索排序精度，避免网页搜索排序过程中的领域漂移现象。

关键词

Softmax回归分类模型 / 网页搜索排序 / 文本预处理 / TF-IDF算法 / Okapi BM25算法

基金资助

西安交通工程学院校级中青年基金资助项目(2023KY-17)