【摘要】：針對傳統(tǒng)查詢推薦方法中存在的相關性度量問題和冗余性問題,該文中提出了一種新的基于流形排序的查詢推薦方法。該方法利用查詢數(shù)據(jù)內在的全局流形結構來獲得查詢之間的相關性,可以有效避免傳統(tǒng)方法中相關性度量對高維稀疏查詢數(shù)據(jù)處理的不足;同時,該方法通過提升結構上具有代表性的查詢來達到減小查詢推薦的冗余性。在一個大規(guī)模商業(yè)搜索引擎查詢日志上的實驗結果表明:使用流形排序的查詢推薦方法要優(yōu)于傳統(tǒng)查詢推薦方法和現(xiàn)有的Hitting-time Ranking方法。
[Abstract]:In order to solve the problem of correlation measurement and redundancy in traditional query recommendation methods, a new query recommendation method based on Manifold sorting is proposed in this paper. This method makes use of the inherent global manifold structure of query data to obtain the correlation between queries, which can effectively avoid the deficiency of correlation measurement in high-dimensional sparse query data processing in traditional methods. At the same time, this method can reduce the redundancy of query recommendation by improving the representative query on the structure. The experimental results on the query log of a large commercial search engine show that the query recommendation method using Manifold sorting is superior to the traditional query recommendation method and the existing Hitting-time Ranking method.
【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;重慶理工大學數(shù)理學院;
【基金】：國家青年自然科學基金資助項目(61003166)
【分類號】：TP391.3

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本文編號：2484143