發(fā)布時(shí)間：2017-07-25 22:03

  本文關(guān)鍵詞：一種流行性與相似性結(jié)合查詢推薦策略

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【摘要】：基于日志的搜索引擎查詢推薦方法大多從搜索行為流行性考慮進(jìn)行查詢推薦,這類推薦方法忽略了個(gè)體用戶背景不同帶來(lái)的搜索需求的差異,對(duì)于一些在搜索引擎日志中有較多記錄的用戶來(lái)講,難以滿足他們更高質(zhì)量的搜索需求.然而,此類用戶的搜索記錄又不足以支持系統(tǒng)提供個(gè)性化的推薦服務(wù).所以,針對(duì)在搜索引擎日志中有較多記錄的用戶,本文提出一種折衷的解決方案,即流行性與相似性結(jié)合的查詢推薦策略,提供一種近似于個(gè)性化的推薦服務(wù).本文采用社團(tuán)發(fā)現(xiàn)的方法發(fā)現(xiàn)搜索日志中的密集行為,從而構(gòu)建典型用戶行為模型代表用戶搜索背景,并引入模塊度度量典型用戶行為的強(qiáng)度,最后結(jié)合流行性、群體用戶對(duì)推薦詞的支持程度、用戶對(duì)用戶群體的歸屬程度以及典型用戶行為的強(qiáng)度來(lái)產(chǎn)生推薦詞集合.本文最后,在真實(shí)數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了本策略能夠在控制推薦失敗風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)提高用戶對(duì)推薦結(jié)果的滿意度.
【作者單位】： 東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 計(jì)算機(jī)應(yīng)用 搜索引擎 查詢推薦 查詢流圖
【基金】：中央高校東北大學(xué)基本科研專項(xiàng)基金項(xiàng)目(N120804001,N120204003)資助 寧夏回族自治區(qū)自然科學(xué)基金項(xiàng)目(NZ13265)資助 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61272182)資助
【分類號(hào)】：TP391.3
【正文快照】： 1引言用戶使用搜索引擎的過(guò)程中受限于查詢?cè)~表述難以精準(zhǔn),所以需要借助于查詢推薦技術(shù)以方便快捷地得到自己所希望的搜索結(jié)果.然而,為了提高查詢推薦系統(tǒng)的推薦質(zhì)量,查詢推薦系統(tǒng)也面臨著一系列挑戰(zhàn).一方面,目前主流的查詢推薦技術(shù)大多基于流行性角度為用戶推薦查詢?cè)~,如基于，

本文編號(hào)：573472