發(fā)布時間：2017-12-27 09:41

  本文關鍵詞：基于Term-Query-URL異構信息網(wǎng)絡的查詢推薦　出處：《湖南大學學報(自然科學版)》2014年05期 　論文類型：期刊論文

  更多相關文章： 信息檢索 查詢推薦 點擊日志 重啟動隨機游走

【摘要】：查詢推薦是一種幫助搜索引擎更好的理解用戶檢索需求的方法.基于查詢的上下文片段訓練詞匯和查詢之間的語義關系,同時結合查詢和URL的點擊圖以及查詢中的序列行為構建Term-Query-URL異構信息網(wǎng)絡,采用重啟動隨機游走(Random Walk with Restart,RWR)進行查詢推薦.綜合利用語義信息和日志信息,提高了稀疏查詢的推薦效果.基于概率語言模型構造查詢的詞匯向量,可以為新的查詢進行查詢推薦.在大規(guī)模商業(yè)搜索引擎查詢日志上的實驗表明本文方法相比傳統(tǒng)的查詢推薦方法性能提升約為3%~10%.
[Abstract]:Query recommendation is a way to help the search engine retrieval needs a better understanding of users. The semantic relations between words and context fragment training of query based on heterogeneous information network and construct the Term-Query-URL binding sequence behavior queries and URL queries, click on the map, with restart random walk (Random Walk with Restart, RWR) query recommendation. The comprehensive utilization of semantic information and log information, improves the effectiveness of the recommendation query. The query vector sparse lexical probability language model based on the structure, for the new query query recommendation. In the large-scale commercial search engine query log on the experiments show that this method is compared with the traditional query recommendation method to improve the performance of approximately 3%~10%.
【作者單位】： 湖南大學信息科學與工程學院;湖南大學嵌入式系統(tǒng)與網(wǎng)絡實驗室;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61173036)
【分類號】：TP391.3
【正文快照】： 當前,搜索引擎主要基于關鍵詞匹配的方法進行檢索,然而,用戶輸入的查詢難以準確完整的表達用戶的檢索意圖.因此,如何理解用戶真正的信息需求成為信息檢索系統(tǒng)重要的任務之一.當用戶提交查詢關鍵字時,搜索引擎推薦一系列與原始查詢相關的查詢供用戶選擇,這一技術稱為查詢推薦.

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1341171