Multiple Query Evaluation Based on an Enhanced Genetic Algorithm.

DIPF | Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation

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Autor/inn/en	Tamine, Lynda; Chrisment, Claude; Boughanem, Mohand
Titel	Multiple Query Evaluation Based on an Enhanced Genetic Algorithm.
Quelle	In: Information Processing & Management, 39 (2003) 2, S.215-31Verfügbarkeit
Sprache	englisch
Dokumenttyp	gedruckt; Zeitschriftenaufsatz
ISSN	0306-4573
Schlagwörter	Algorithms; Comparative Analysis; Evolution; Genetics; Heuristics; Information Retrieval; Mathematical Formulas; Relevance (Information Retrieval) + Suchen Sie Ihr Suchwort? Algorithm; Algorithmus; Humangenetik; Heuristik; Mathematische Formel; Relevance; Information retrieval; Informationsgehalt
Abstract	Explains the use of genetic algorithms to combine results from multiple query evaluations to improve relevance in information retrieval. Discusses niching techniques, relevance feedback techniques, and evolution heuristics, and compares retrieval results obtained by both genetic multiple query evaluation and classical single query evaluation performed on a test collection. (Author/LRW)
Erfasst von	ERIC (Education Resources Information Center), Washington, DC

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