本文選題：標(biāo)簽挖掘 + 垂直搜索��； 參考：《哈爾濱工業(yè)大學(xué)》2013年碩士論文

【摘要】：隨著智能手機(jī)的廣泛流行，移動互聯(lián)網(wǎng)正不斷改變著人們的生活方式，將用戶從PC端帶到了移動端，這一切都是因為手機(jī)應(yīng)用程序(Application)的豐富，使移動終端基本上具有電腦的所有功能，并且使用更加便捷；但是隨著App數(shù)量的不斷增長，用戶對App的檢索需求也不斷加大，傳統(tǒng)的搜索引擎很難準(zhǔn)確的返回用戶所需要的信息，，浪費了大量時間。 本文的主要研究內(nèi)容是通過文本挖掘的方法從網(wǎng)頁信息與查詢?nèi)罩緝煞矫娅@取App的概念體系、屬性及語義三種不同的標(biāo)簽，并最終通過這些標(biāo)簽構(gòu)建一個面向App領(lǐng)域的垂直搜索應(yīng)用，進(jìn)行App查詢和推薦服務(wù)。 App的概念體系標(biāo)簽挖掘是通過獲取App網(wǎng)站導(dǎo)航欄信息的方式實現(xiàn)的，通過對導(dǎo)航欄的解析可以獲得App的分類信息，之后通過本文提出的一種基于余弦相似度和同義詞擴(kuò)展的分類體系融合策略將所有分類信息進(jìn)行合并，使得每一個App都有自己的分類體系；對于屬性標(biāo)簽，是將抓取到的App簡介信息作為文本，通過關(guān)鍵詞抽取技術(shù)獲得而成的；語義標(biāo)簽的獲取則是通過查詢?nèi)罩緦崿F(xiàn)的，使用查詢?nèi)罩局械腝uery、Titile、Url和點擊行為等信息，通過本文提出的一系列規(guī)則和過濾策略使得查詢Query和App一一對應(yīng)起來，再通過分詞、詞法分析、句法分析等手段對Query進(jìn)行處理，獲取其語義標(biāo)簽。以上標(biāo)簽挖掘方法不需要人工參與，節(jié)省了大量資源開銷。 整個應(yīng)用系統(tǒng)采用Django框架進(jìn)行搭建，并通過Lucene全文搜索工具包對標(biāo)簽數(shù)據(jù)構(gòu)建索引，實現(xiàn)了具有語義分析功能的檢索系統(tǒng)。經(jīng)過功能測試，滿足人們對App領(lǐng)域檢索的需求。
[Abstract]:With the popularity of smartphones, the mobile Internet is changing the way people live, bringing users from the PC to the mobile, all because of the abundance of mobile applications. The mobile terminal has almost all the functions of the computer, and it is more convenient to use. But with the increasing number of App, the search demand for App is also increasing. Traditional search engines are difficult to accurately return the information users need, wasting a lot of time. The main research content of this paper is to obtain three different tags of App from two aspects: Web page information and query log through text mining. Finally, a vertical search application oriented to the App domain is constructed through these tags, and the App query and recommendation services are carried out. The concept system tag mining of App is realized by obtaining the information of the navigation bar of the App website. The classification information of App can be obtained by analyzing the navigation bar, and then the classification information is merged by a classification system fusion strategy based on cosine similarity and synonym extension proposed in this paper. So that each App has its own classification system; for attribute tags, the captured App information is taken as text, obtained by keyword extraction technology; semantic tags are obtained through query logs. Using query Titileurl and click-behavior information in query log, query and App are matched one by a series of rules and filtering strategies proposed in this paper, and then query is processed by participle, lexical analysis, syntactic analysis and so on. Gets its semantic tag. The above label mining method does not need human participation, saving a lot of resources. The whole application system is constructed with Django framework, and the label data is indexed by Lucene Full-text search Toolkit. The retrieval system with semantic analysis function is realized. Through the function test, satisfy the people to the App domain retrieval demand.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TP391.1

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本文編號：2013074