發(fā)布時間：2019-05-31 02:59

【摘要】：當今社會互聯(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海量的知識海洋中獲取信息,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難題。運用查詢推薦技術(shù)在搜索過程中為用戶推薦查詢相關(guān)的關(guān)鍵詞,被廣泛應用到各大搜索引擎和電子商務中的商品檢索中。作為網(wǎng)絡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交互方式。但是在日常生活中,由于用戶對自己查詢的關(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,導致查詢推薦技術(shù)很難準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,但是同一個關(guān)鍵詞的推薦結(jié)果差異很大。所以,研究出能準確、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)的運用還遠遠不能滿足廣闊的用戶需求,如新聞領(lǐng)域,訂票領(lǐng)域等等。隨著帶有GPS功能的移動設(shè)備的大量使用,如何讓用戶在地圖搜索中獲得準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)。為了實驗的順利進行,在實驗前對數(shù)據(jù)集做了一些預處理,由于數(shù)據(jù)集的龐大,只抽取了其中的30萬條記錄做實驗,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)算法計算查詢詞的權(quán)重,并將權(quán)重最大的提取出來做為關(guān)鍵詞,用這種方式來增強查詢詞之間的關(guān)系度。在實驗中,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),然后建立標準化隨機矩陣,并對矩陣歸一化處理,使用改進的重啟型隨機游走算法——ItemRank算法來測量圖中頂點間的相似度,通過聚類識別近期熱門的搜索,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價方式,比較ItemRank算法和其他算法的推薦結(jié)果來分析實驗的效果。實驗表明該算法在地圖搜索中有很好的應用效果并具有較高的準確度。
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【學位授予單位】：湖北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.3

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本文編號：2489397