伪相关反馈技术已经成功应用于改善信息检索质量。现有技术基于单一的搜索引擎（模型），并假设该引擎返回的顶端文档与查询相关。然而，这个假设并不一定正确，因为顶端文档列表中通常会包括非相关的噪音文档。针对这个问题，本文提出群体伪相关反馈技术，利用多个搜索引擎（模型）选择可靠的文档供相关反馈使用。在实验中，除了基于KL的检索模型之外，另外两种检索模型（TFIDF和OKAPI）被用来改善相关反馈效果。在四个文档集上的实验结果验证了方法的有效性。

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