search - 将 TF-IDF(余弦相似度)与 pagerank 相结合？

Question

给定一个查询，我有一个文档的余弦分数。我也有文件pagerank。是否有将两者结合的标准好方法？

我想把它们相乘

 Total_Score = cosine-score * pagerank

因为如果你的 pagerank 或 cosine-score 都很低，那么文档就没什么意思了。

或者最好有一个加权和？

Total_Score = weight1 * cosine-score + weight2 * pagerank

这是否更好？那么您的余弦分数可能为零，但页面排名很高，并且该页面将显示在结果中。

Answer 1

加权总和作为排名规则可能更好。

它有助于将问题分解为检索/过滤步骤和排名步骤。用加权和方法概述的问题然后不再成立。

this 中概述的过程Sergey Brin 和 Lawrence Page 的论文使用向量/余弦模型的变体进行检索，并且似乎是某种加权和，其中权重由用户事件确定(参见第 4.5.1 节)。使用这种方法，具有零余弦的文档将无法通过检索/过滤步骤，因此不会考虑进行排名。