發(fā)布時間：2018-03-11 21:39

  本文選題：網(wǎng)絡搜索　切入點：搜索引擎　出處：《智能系統(tǒng)學報》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：網(wǎng)絡搜索分析在優(yōu)化搜索引擎方面具有舉足輕重的作用,而且對用戶個人搜索特性進行分析能夠提高搜索引擎的精準度。目前,大多數(shù)已有模型(比如點擊圖模型及其變體),注重研究用戶群體的共同特點。然而,關于如何做到既可以獲取用戶群體共同特點又可以獲取用戶個人特點方面的研究卻非常少。本文研究了基于個人用戶網(wǎng)絡搜索分析新問題,即通過研究用戶搜索的突發(fā)性現(xiàn)象,獲取個人用戶搜索查詢的主題分布情況。提出了兩個搜索主題模型,即搜索突發(fā)性模型(SBM)和耦合敏感搜索突發(fā)性模型(CS-SBM)。SBM假設查詢詞和URL主題是無關的,CS-SBM假設查詢詞和URL之間是有主題關聯(lián)的,得到的主題分布信息存儲在偏Dirichlet先驗中,采用Beta分布刻畫用戶搜索的時間特性。實驗結果表明,每一個用戶的網(wǎng)絡搜索軌跡都有多種基于用戶的獨有特點。同時,在使用大量真實用戶查詢?nèi)罩緮?shù)據(jù)情況下,與LDA、DCMLDA、TOT相比,本文提出的模型具有明顯的泛化性能優(yōu)勢,并且有效地描繪了用戶搜索查詢主題在時間上的變化過程。
[Abstract]:Web search analysis plays an important role in optimizing search engines, and the analysis of individual search characteristics of users can improve the accuracy of search engines. Most existing models, such as click-graph models and their variants, focus on the common characteristics of the user community. However, There is very little research on how to obtain both the common characteristics of user groups and the characteristics of users. In this paper, a new problem of search analysis based on personal user network is studied, that is, by studying the sudden phenomenon of user search, To obtain the topic distribution of individual user search query. Two search topic models are proposed. That is to say, the search paroxysmal model (SBM) and the coupled sensitive search paroxysmal model (CS-SBM.SBM) assume that the query term is independent of the URL topic and that there is a thematic correlation between the query term and the URL, and the topic distribution information obtained is stored in the partial Dirichlet priori. The Beta distribution is used to describe the time characteristics of user search. The experimental results show that each user's path of network search has many unique characteristics based on users. At the same time, in the case of using a large number of real users to query log data, compared with LDA-DCMLDATOT, The model presented in this paper has obvious generalization performance advantages and effectively describes the time variation process of user search query topics.
【作者單位】： 山東財經(jīng)大學計算機科學與技術學院;香港科技大學計算機科學及工程學系;
【基金】：國家自然科學基金重點項目(U1201258) 山東省自然科學杰出青年基金項目(JQ201316) 教育部人文社會科學研究項目(15YJAZH042)
【分類號】：TP391.3

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本文編號：1600005