本文關(guān)鍵詞：基于Term-Query-URL異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)的查詢推薦　出處：《湖南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2014年05期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：查詢推薦是一種幫助搜索引擎更好的理解用戶檢索需求的方法.基于查詢的上下文片段訓(xùn)練詞匯和查詢之間的語義關(guān)系,同時結(jié)合查詢和URL的點擊圖以及查詢中的序列行為構(gòu)建Term-Query-URL異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò),采用重啟動隨機游走(Random Walk with Restart,RWR)進行查詢推薦.綜合利用語義信息和日志信息,提高了稀疏查詢的推薦效果.基于概率語言模型構(gòu)造查詢的詞匯向量,可以為新的查詢進行查詢推薦.在大規(guī)模商業(yè)搜索引擎查詢?nèi)罩旧系膶嶒灡砻鞅疚姆椒ㄏ啾葌鹘y(tǒng)的查詢推薦方法性能提升約為3%~10%.
[Abstract]:Query recommendation is a way to help the search engine retrieval needs a better understanding of users. The semantic relations between words and context fragment training of query based on heterogeneous information network and construct the Term-Query-URL binding sequence behavior queries and URL queries, click on the map, with restart random walk (Random Walk with Restart, RWR) query recommendation. The comprehensive utilization of semantic information and log information, improves the effectiveness of the recommendation query. The query vector sparse lexical probability language model based on the structure, for the new query query recommendation. In the large-scale commercial search engine query log on the experiments show that this method is compared with the traditional query recommendation method to improve the performance of approximately 3%~10%.
【作者單位】： 湖南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;湖南大學(xué)嵌入式系統(tǒng)與網(wǎng)絡(luò)實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61173036)
【分類號】：TP391.3
【正文快照】： 當(dāng)前,搜索引擎主要基于關(guān)鍵詞匹配的方法進行檢索,然而,用戶輸入的查詢難以準(zhǔn)確完整的表達用戶的檢索意圖.因此,如何理解用戶真正的信息需求成為信息檢索系統(tǒng)重要的任務(wù)之一.當(dāng)用戶提交查詢關(guān)鍵字時,搜索引擎推薦一系列與原始查詢相關(guān)的查詢供用戶選擇,這一技術(shù)稱為查詢推薦.

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：1341171