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基于网络日志的用户兴趣模型构建 被引量:8
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作者 段建勇 魏晓亮 +1 位作者 张梅 《情报科学》 CSSCI 北大核心 2013年第9期78-82,共5页
了解用户查询意图对改善搜索引擎质量起到了至关重要的作用,对具有特定兴趣的用户进行查询分析,使搜索引擎更能了解用户的真实需求。本文通过对网络查询日志进行聚类分析,将相似度大的查询词聚类,建立用户兴趣模型对用户的兴趣进行分析... 了解用户查询意图对改善搜索引擎质量起到了至关重要的作用,对具有特定兴趣的用户进行查询分析,使搜索引擎更能了解用户的真实需求。本文通过对网络查询日志进行聚类分析,将相似度大的查询词聚类,建立用户兴趣模型对用户的兴趣进行分析。根据查询词内容重合度,建立查询词图,并结合查询词的PageRank算法,提出一种基于用户查询词概率分布的评价方法,对用户感兴趣的查询词进行评价。最后,根据查询词的概率分布将最感兴趣的查询词推荐给用户。 展开更多
关键词 查询日志 兴趣模型 个性化推荐
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基于网络日志的知识地图构建与应用 被引量:3
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作者 张梅 段建勇 《图书情报工作》 CSSCI 北大核心 2012年第18期117-121,共5页
通过分析网络日志获得查询聚类和会话单元数据集,在此基础上提出知识地图构造算法,对学习到的知识进行存储与管理,构建基于网络日志的知识地图,利用知识地图中的查询知识可以进行知识的筛选,将查询知识展示在用户面前,使用户快速地获得... 通过分析网络日志获得查询聚类和会话单元数据集,在此基础上提出知识地图构造算法,对学习到的知识进行存储与管理,构建基于网络日志的知识地图,利用知识地图中的查询知识可以进行知识的筛选,将查询知识展示在用户面前,使用户快速地获得需要的查询知识。 展开更多
关键词 知识地图 网络日志 随机游走 会话单元
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网络日志中查询串语义关系挖掘及其应用研究 被引量:2
3
作者 段建勇 张梅 《现代图书情报技术》 CSSCI 北大核心 2012年第1期58-62,共5页
通过挖掘网络日志中的查询词语义关系,将《知网》的语义知识加入到聚类算法中实现搜索引擎优化。该方法通过机器学习算法深入挖掘查询日志,对其中的查询串进行概念相似度、语义聚类等计算,使返回网页更加合理,将更准确的网页结果呈现在... 通过挖掘网络日志中的查询词语义关系,将《知网》的语义知识加入到聚类算法中实现搜索引擎优化。该方法通过机器学习算法深入挖掘查询日志,对其中的查询串进行概念相似度、语义聚类等计算,使返回网页更加合理,将更准确的网页结果呈现在用户面前,能够更好地满足用户需求。 展开更多
关键词 网络日志 优化算法 网络挖掘
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人名属性知识挖掘及其在查询分类中的应用 被引量:1
4
作者 张梅 段建勇 《现代图书情报技术》 CSSCI 北大核心 2013年第9期82-87,共6页
网络日志中存在大量的命名实体类查询,而其中人名查询占到近半的比例。提出运用网络查询日志和维基百科知识构建人名知识库,并应用于查询分类。通过抽取查询日志中的人名实体,并结合百科知识充实实体属性知识,形成包含属性知识的人名知... 网络日志中存在大量的命名实体类查询,而其中人名查询占到近半的比例。提出运用网络查询日志和维基百科知识构建人名知识库,并应用于查询分类。通过抽取查询日志中的人名实体,并结合百科知识充实实体属性知识,形成包含属性知识的人名知识库。根据高质量的属性模板和统计分类方法对查询中的人名进行分类,在查询推荐中依据不同人物分类知识库进行分类推荐。实验结果表明该知识库对查询串中的人名实体能进行有效分类。 展开更多
关键词 属性挖掘 查询分类 信息检索
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