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一種基于知識(shí)圖譜的用戶搜索意圖挖掘方法的研究

發(fā)布時(shí)間:2017-09-08 19:17

  本文關(guān)鍵詞:一種基于知識(shí)圖譜的用戶搜索意圖挖掘方法的研究


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【摘要】:如何讓計(jì)算機(jī)理解用戶的搜索意圖是一個(gè)非常復(fù)雜的問(wèn)題,因?yàn)?針對(duì)相同查詢,不同人的搜索意圖可能差異巨大;對(duì)同一搜索意圖,不同人使用的查詢可能完全不同。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)特定查詢搜索意圖的理解,可以通過(guò)使用分析查詢記錄,建立興趣模型的方法,但這也不能幫助理解新的查詢?cè)~,因?yàn)橛脩舻囊鈭D并不是固定的主題,需求意圖在不斷演變。即使用戶輸入的是同一查詢?cè)~,也并不代表作用戶想知道的是關(guān)于相同主題的信息、資源或網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。基于分類(lèi)的搜索意圖挖掘是目前搜索意圖挖掘研究領(lǐng)域的主流,首先建立意圖分類(lèi)體系,然后將查詢文本歸類(lèi)到這些類(lèi)別之中。目前主流的搜索意圖類(lèi)目體系已經(jīng)構(gòu)建得比較完善,但是由于通常情況下用戶的查詢都很短,帶有一定歧義性,分類(lèi)特征有限,在這種情況下進(jìn)行文本分類(lèi)比較困難,目前面對(duì)這種情況還沒(méi)有一種特別有效的分類(lèi)特征提取方法。本文提出一種基于知識(shí)圖譜的搜索意圖挖掘方法,使用知識(shí)圖譜包含的詞間關(guān)聯(lián)來(lái)對(duì)用戶查詢中的關(guān)鍵詞進(jìn)行權(quán)重調(diào)整,從而提高分類(lèi)準(zhǔn)確率,提高搜索意圖挖掘效果。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn),與數(shù)種經(jīng)典權(quán)重調(diào)整方法相比較,證實(shí)本文提出的方法能夠有效的提升分類(lèi)準(zhǔn)確率,對(duì)用戶搜索意圖挖掘效果提高有較大幫助。相信,經(jīng)過(guò)后續(xù)研究,使用該方法對(duì)交互式信息檢索和實(shí)時(shí)人機(jī)對(duì)話也將會(huì)有不錯(cuò)的效果。
【關(guān)鍵詞】:知識(shí)圖譜 搜索意圖 搜索引擎 樸素貝葉斯
【學(xué)位授予單位】:國(guó)際關(guān)系學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類(lèi)號(hào)】:TP391.3
【目錄】:
  • 摘要4-5
  • ABSTRACT5-8
  • 第1章 引言8-13
  • 1.1 選題背景8-9
  • 1.2 研究?jī)?nèi)容與本文貢獻(xiàn)9-11
  • 1.3 論文結(jié)構(gòu)11-13
  • 第2章 研究現(xiàn)狀與相關(guān)理論基礎(chǔ)13-37
  • 2.1 知識(shí)圖譜13-26
  • 2.1.1 知識(shí)圖譜研究現(xiàn)狀13-16
  • 2.1.2 知識(shí)圖譜構(gòu)建方法16-18
  • 2.1.3 知識(shí)圖譜的表示方法18-21
  • 2.1.4 知識(shí)圖譜的存儲(chǔ)21-22
  • 2.1.5 知識(shí)圖譜的一些應(yīng)用場(chǎng)景22-25
  • 2.1.6 知識(shí)圖譜研究的挑戰(zhàn)25-26
  • 2.2 搜索意圖分類(lèi)26-28
  • 2.2.1 搜索意圖概念26-27
  • 2.2.2 搜索意圖體系27-28
  • 2.2.3 搜索意圖分類(lèi)目的28
  • 2.3 中文分詞28-31
  • 2.4 文本分類(lèi)31-36
  • 2.4.1 文本分類(lèi)方法31-34
  • 2.4.2 貝葉斯分類(lèi)器34-36
  • 2.5 總結(jié)36-37
  • 第3章 基于知識(shí)圖譜的搜索意圖挖掘方法37-45
  • 3.1 實(shí)體詞和實(shí)體詞屬性的獲取37-39
  • 3.2 知識(shí)圖譜的關(guān)系構(gòu)建39-40
  • 3.3 貢獻(xiàn)值和貢獻(xiàn)因子的計(jì)算40
  • 3.4 權(quán)重計(jì)算40-42
  • 3.5 樸素貝葉斯分類(lèi)器42-43
  • 3.6 方法流程43-44
  • 3.7 總結(jié)44-45
  • 第4章 實(shí)驗(yàn)45-50
  • 4.1 評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)45-46
  • 4.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集46-47
  • 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果47-50
  • 4.3.1 貢獻(xiàn)因子對(duì)準(zhǔn)確率的影響47
  • 4.3.2 權(quán)重調(diào)整方法對(duì)準(zhǔn)確率影響47-49
  • 4.3.3 問(wèn)題文本長(zhǎng)度對(duì)準(zhǔn)確率的影響49-50
  • 第5章 總結(jié)和展望50-52
  • 5.1 研究總結(jié)50-51
  • 5.2 研究展望51-52
  • 參考文獻(xiàn)52-54
  • 致謝54

【相似文獻(xiàn)】

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3 裴亞輝;熊盛武;;樸素貝葉斯及其擴(kuò)展模型[J];網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用;2007年08期

4 趙彥琦;謝小西;荀宇暢;;樸素貝葉斯分類(lèi)法的應(yīng)用[J];電子制作;2013年07期

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3 石剛;一種基于知識(shí)圖譜的用戶搜索意圖挖掘方法的研究[D];國(guó)際關(guān)系學(xué)院;2016年

4 胡為成;基于遺傳算法的樸素貝葉斯分類(lèi)研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2006年

5 李Pr;基于樸素貝葉斯的文本分類(lèi)研究及其在微博分類(lèi)中的應(yīng)用[D];北京理工大學(xué);2015年

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9 周遠(yuǎn)陽(yáng);基于樸素貝葉斯方法的新聞分類(lèi)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)[D];暨南大學(xué);2012年

10 李忠波;基于改進(jìn)樸素貝葉斯的蛋白質(zhì)提純方法選擇[D];大連理工大學(xué);2014年

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本文編號(hào):815840

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