本文選題：信息檢索 + 查詢推薦��； 參考：《軟件學報》2011年08期

【摘要】：搜索引擎用戶經(jīng)常提交意圖模糊的查詢,從而導致搜索失敗.為此,提出一種檢索交互方式——智能查詢推薦,它可以自動辨別查詢是否語義明確,并對模糊查詢建立體現(xiàn)其不同語義概念的分類目錄,這個目錄將幫助用戶快速定位到合適查詢.為了實現(xiàn)智能查詢推薦,提出了一種基于自然語言小世界性質的查詢語義識別算法——TECH(term concept hunting).TECH綜合利用了物理學領域社區(qū)發(fā)現(xiàn)知識和計算機領域信息檢索技術,給出了一種可擴展的算法框架.實驗結果表明,與傳統(tǒng)查詢推薦方式相比,用戶更喜歡智能查詢推薦;TECH能夠有效地辨識模糊查詢的不同語義概念,并統(tǒng)計顯著優(yōu)于3個知名的對比系統(tǒng).
[Abstract]:Search engine users often submit fuzzy queries, which leads to search failure. In this paper, an interactive retrieval method, intelligent query recommendation, is proposed, which can automatically identify whether the query is semantically clear or not, and establish a classification catalog of fuzzy queries that embody their different semantic concepts. This directory will help users quickly navigate to the appropriate query. In order to realize the intelligent query recommendation, a query semantic recognition algorithm based on the nature of natural language small world is proposed, which combines the knowledge discovery in physics community and the information retrieval technology in computer domain. An extensible algorithm framework is presented. The experimental results show that users prefer intelligent query recommendation system to traditional query recommendation method, and can identify different semantic concepts of fuzzy query effectively, and statistically it is better than three well-known comparison systems.
【作者單位】： 中國科學院計算技術研究所;中國科學院研究生院;
【基金】：國家自然科學基金(60603094,60776797) 國家重點基礎研究發(fā)展計劃(973)(2007CB311103) 國家高技術研究發(fā)展計劃(863)(2006AA010105) 北京市自然科學基金(4082030)
【分類號】：TP391.3

【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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【相似文獻】

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本文編號：1946450