本文選題：廣告搜索 + 查詢處理��； 參考：《上海交通大學(xué)》2011年碩士論文

【摘要】：文本廣告搜索為搜索引擎的全網(wǎng)搜索提供相關(guān)的、有針對性的文本廣告。要匹配查詢最相關(guān)的廣告,廣告搜索引擎應(yīng)用了很多查詢處理的技術(shù),其中包括布爾檢索和對稀有廣告查詢短語進行擴展。 現(xiàn)有最好的廣告查詢短語擴展算法都是依賴于搜索引擎的檢索結(jié)果,這樣導(dǎo)致依賴性太強,不能形成一個獨立的廣告搜索系統(tǒng)。在尋找可靠的外部資源時,我們選擇了維基百科。通過使用網(wǎng)頁查詢短語在已有的維基系統(tǒng)上進行檢索top-檢索,我們可以得到能夠重新表達這個查詢短語的信息。通過這些信息,我們可以重新構(gòu)建廣告查詢短語,然后使用這個新的廣告查詢短語到現(xiàn)有的廣告庫中進行搜索。隨后,我們也設(shè)計了一系列的實驗來證明我們的方法是非常有效。 因為弱與關(guān)系能夠控制檢索的結(jié)果數(shù)量,所以在廣告搜索的查詢中我們使用弱與關(guān)系來解決經(jīng)典關(guān)系帶來的問題。但是因為現(xiàn)有的弱與關(guān)系處理速度不夠快,我們將提出一個全新高效的弱與關(guān)系處理框架。這個框架有效的利用了弱與關(guān)系的兩個屬性特點:分詞后的詞權(quán)重和弱與關(guān)系特有的一個閾值參數(shù)。我們首先關(guān)注查詢中的一種非常特別的詞。在分詞后,查詢短語中有一部分詞權(quán)重可能非常高,以至于這一部分詞必須出現(xiàn)在結(jié)果文集中。這種詞我們稱之為“強制詞”。如果有這種類型的詞,我們就可以很容易的構(gòu)造一種非�？焖俚幕趶娭圃~弱與關(guān)系高效算法。然而,并不是所有的查詢短語都含有強制詞,因此我們又構(gòu)建一種基于敗者樹的算法。通過和最原始的弱與關(guān)系算法相結(jié)合,這三種算法構(gòu)建了我們的弱與關(guān)系處理框架。實驗證明我們的方法比之前的方法更加有效,并且也非常健壯。
[Abstract]:Text advertising search provides relevant, targeted text ads for search engines throughout the web. To match the most relevant advertisements of query search engines employ a number of query processing techniques including Boolean retrieval and the extension of rare ad query phrases. At present, the best algorithms are all dependent on the search results of search engine, which leads to the dependence too strong to form an independent advertising search system. In the search for reliable external resources, we chose Wikipedia. By using the web page query phrase to retrieve top-retrieval on the existing wiki system, we can get the information that can reexpress the query phrase. With this information, we can rebuild the ad query phrase, and then use the new ad query phrase to search the existing advertising library. Subsequently, we also designed a series of experiments to prove that our method is very effective. Because weak and relationship can control the number of retrieval results, we use weak and relationship to solve the problem caused by classical relationship in advertising search query. However, due to the existing weak and relational processing speed is not fast enough, we will propose a new and efficient weak and relational processing framework. This framework effectively utilizes the two attributes of weak and relation: word weight after word segmentation and a threshold parameter of weak and relation. We first look at a very special word in the query. After participle segmentation, some of the words in the query phrase may have a very high weight, so that the part of the word must appear in the result set. This kind of word we call "compulsive word". If we have this type of word, we can easily construct a very fast algorithm based on forced word weakness and relationship. However, not all query phrases contain mandatory words, so we construct an algorithm based on the loser tree. By combining with the most primitive weak and relational algorithms, these three algorithms construct our weak and relational processing framework. Experiments show that our method is more effective and robust than previous methods.
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號】：TP391.3

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本文編號：1811495