【摘要】：為了改進Web檢索中用戶信息獲取體驗,提出了一種有效的查詢建議方法——LDA-RT,該方法應用于Websearch用戶交互,提供良好的智能化的人機接口。該方法結(jié)合了目前基于文檔和基于日志的研究方法從日志中抽取查詢主題,從Web上獲取相關(guān)文檔集,使用對象過濾的方法生成事務,通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的方法抽取關(guān)系。將得到的相關(guān)主題規(guī)則應用于真實的搜索引擎并設計了評價模型,通過實驗結(jié)果表明這種方法能夠為用戶提供高相關(guān)度的查詢主題。
[Abstract]:In order to improve the user's information acquisition experience in Web retrieval, an effective query suggestion method, LDA-RT, is proposed, which is applied to Websearch user interaction and provides a good intelligent man-machine interface. This method combines the existing document-based and log-based research methods to extract query topics from logs, obtain related document sets from the Web, generate transactions by object filtering, and extract relationships by mining association rules. The related topic rules are applied to the real search engine and the evaluation model is designed. The experimental results show that this method can provide users with high relevance query topics.
【作者單位】： 北京科技大學計算機科學與技術(shù)系 北京科技大學計算機科學與技術(shù)系 網(wǎng)之易信息技術(shù)(北京)有限公司
【分類號】：TP391.3

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2120651