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聯(lián)邦搜索是從大規(guī)模深層網(wǎng)上獲取信息的一種重要技術(shù)。給定一個用戶查詢，聯(lián)邦搜索系統(tǒng)需要解決的一個主要問題是數(shù)據(jù)源選擇問題，即從海量數(shù)據(jù)源中選出一組最有可能返回相關(guān)結(jié)果的數(shù)據(jù)源。現(xiàn)有的數(shù)據(jù)源選擇算法大多基于數(shù)據(jù)源的樣本文檔集和查詢之間的關(guān)鍵詞匹配，通常無法很好地解決少量樣本文檔的信息缺失問題。針對這一問題，提出了基于隱含狄利克雷分布（ LDA）主題模型進(jìn)行數(shù)據(jù)源選擇的方法。首先，使用LDA主題模型獲得數(shù)據(jù)源和查詢的主題概率分布；然后，通過比較兩者主題概率分布的相近性來對所有數(shù)據(jù)源進(jìn)行排序。通過將數(shù)據(jù)源和查詢映射到低維的主題空間來解決高維詞條空間稀疏性所帶來的信息缺失問題。在TREC FedWeb 2013和2014 Track的測試集上分別進(jìn)行了實驗，并和其他參賽方法的結(jié)果進(jìn)行了比較。在FedWeb 2013測試集上的實驗結(jié)果顯示比其他參賽方法的最好結(jié)果提高了24%；在FedWeb 2014測試集上的實驗結(jié)果顯示比傳統(tǒng)的基于小文檔和大文檔的關(guān)鍵詞匹配方法分別提高了22%和43%。另外，使用文檔片段來代替文檔還可以大幅提升系統(tǒng)的效率，更增加了此方法的實用性和可行性。
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