[本文摘要]

为了提高分布式信息检索(DIR)的结果融合表现，基于改进的潜在语义核（LSK）和复合方差（ANOVA）核构建了新的复合（CLA）核，通过直接计算检索结果和提问之间相关度来对检索结果进行融合研究。实验结果表明：CLA核的融合精度和招回率分别仅略次于LSK和ANOVA核，但其综合评价指标F1优于其他核；其融合精度比Round-robin、 ComMNZ、 Bayesian、 Borda、 SDM、 MEM和 regression SVM等分别提高了16.79%、30.73%、20.37%、24.17%、14.25%、13.50%和7.53%。CLA核具有较好的融合表现，适用于DIR结果融合。