【摘要】：查詢推薦是搜索引擎系統(tǒng)中的一項重要技術,其通過推薦更合適的查詢以提高用戶的搜索體驗�，F(xiàn)有方法能夠找到直接通過某種屬性關聯(lián)的相似查詢,卻忽略了具有間接關聯(lián)的語義相關查詢。該文將用戶查詢及查詢間直接聯(lián)系建模為查詢關系圖,并在圖結(jié)構(gòu)相似度算法SimRank的基礎上提出了加權(quán)SimRank(簡稱WSimRank)用于查詢推薦。WSimRank綜合考慮了查詢關系圖的全局信息,因而能挖掘出查詢間的間接關聯(lián)和語義關系。然而,WSimRank復雜度太高而難以實用,該文將WSimRank轉(zhuǎn)換為一個狀態(tài)層次圖的遍歷和計算過程,進而采用動態(tài)規(guī)劃、剪枝等策略對其進行優(yōu)化從而可以實際應用。在大規(guī)模真實Web搜索日志上的實驗表明,WSimRank在各項評價指標上均優(yōu)于SimRank和傳統(tǒng)查詢推薦方法,其MAP指標接近0.9。
[Abstract]:Query recommendation is an important technology in search engine system. The existing methods can find similar queries directly associated with some attributes, but ignore semantic queries with indirect association. In this paper, the direct relation between user query and query is modeled as query relational graph, and based on the similarity algorithm of graph structure SimRank, a weighted SimRank (WSimRank) is proposed to query recommendation. WSimRank considers the global information of query diagram. Therefore, the indirect association and semantic relation between queries can be mined. However, the complexity of WSimRank is too high to be practical. In this paper, the WSimRank is transformed into the traversal and computation process of a state hierarchy graph, and the dynamic programming and pruning strategies are adopted to optimize it so that it can be applied in practice. Experiments on large scale real Web search log show that WSimRank is superior to SimRank and traditional query recommendation method in evaluating index, and its MAP index is close to 0.9.
【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】：國家自然科學基金資助項目(60603094) 北京市自然科學基金資助項目(4082030) 國家973資助項目(2007CB311103) 國家863計劃資助項目(2006AA010105)
【分類號】：TP391.3

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本文編號：2374643