【摘要】：當(dāng)今社會(huì)互聯(lián)網(wǎng)上的各種信息日益增加,人們也越來越依賴于從這個(gè)海量的知識(shí)海洋中獲取信息,但是如何快速地幫助用戶定位和獲取想要的信息已成為一個(gè)難題。運(yùn)用查詢推薦技術(shù)在搜索過程中為用戶推薦查詢相關(guān)的關(guān)鍵詞,被廣泛應(yīng)用到各大搜索引擎和電子商務(wù)中的商品檢索中。作為網(wǎng)絡(luò)搜索引擎的最根本特征之一,查詢推薦在信息檢索方面是一種非常有效的人機(jī)交互方式。但是在日常生活中,由于用戶對(duì)自己查詢的關(guān)鍵詞不明確,或查詢的關(guān)鍵詞本身存在歧義性或多義性等等狀況,導(dǎo)致查詢推薦技術(shù)很難準(zhǔn)確地定位到用戶要查詢的信息。因此,雖然查詢推薦技術(shù)已被各大搜索引擎廣泛引用,但是同一個(gè)關(guān)鍵詞的推薦結(jié)果差異很大。所以,研究出能準(zhǔn)確、快速的幫助用戶找到自己想要信息的查詢推薦算法很重要。此外,除了最普通的全文搜索引擎以外,其他行業(yè)的查詢推薦技術(shù)的運(yùn)用還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足廣闊的用戶需求,如新聞?lì)I(lǐng)域,訂票領(lǐng)域等等。隨著帶有GPS功能的移動(dòng)設(shè)備的大量使用,如何讓用戶在地圖搜索中獲得準(zhǔn)確的查詢推薦變得越來越重要。本文主要面向地圖搜索引擎,采用用戶在地圖搜索中的查詢?nèi)罩咀鳛閿?shù)據(jù)集,即POI數(shù)據(jù)。為了實(shí)驗(yàn)的順利進(jìn)行,在實(shí)驗(yàn)前對(duì)數(shù)據(jù)集做了一些預(yù)處理,由于數(shù)據(jù)集的龐大,只抽取了其中的30萬條記錄做實(shí)驗(yàn),考慮到地圖數(shù)據(jù)的稀疏性,本文在其中加入新的特征-根據(jù)算法計(jì)算查詢?cè)~的權(quán)重,并將權(quán)重最大的提取出來做為關(guān)鍵詞,用這種方式來增強(qiáng)查詢?cè)~之間的關(guān)系度。在實(shí)驗(yàn)中,本文先將查詢推薦問題轉(zhuǎn)換為query-pguid的無權(quán)二部圖,根據(jù)query-pguid的無權(quán)二部圖構(gòu)造向量空間模型VSM(Vector Space Model),然后建立標(biāo)準(zhǔn)化隨機(jī)矩陣,并對(duì)矩陣歸一化處理,使用改進(jìn)的重啟型隨機(jī)游走算法——ItemRank算法來測(cè)量圖中頂點(diǎn)間的相似度,通過聚類識(shí)別近期熱門的搜索,在查詢關(guān)鍵詞中選出TOP K推薦給用戶。最后,通過查詢推薦算法的評(píng)價(jià)方式,比較ItemRank算法和其他算法的推薦結(jié)果來分析實(shí)驗(yàn)的效果。實(shí)驗(yàn)表明該算法在地圖搜索中有很好的應(yīng)用效果并具有較高的準(zhǔn)確度。
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【學(xué)位授予單位】：湖北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.3

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本文編號(hào)：2489397