-
题名一种流行性与相似性结合查询推荐策略
被引量：3
- 1
-
-
作者
孙达明
张斌
张书波
马安香
-
机构
东北大学信息科学与工程学院
-
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2016年第6期1121-1125,共5页
-
基金
中央高校东北大学基本科研专项基金项目(N120804001
N120204003)资助
+1 种基金
宁夏回族自治区自然科学基金项目(NZ13265)资助
国家自然科学基金项目(61272182)资助
-
文摘
基于日志的搜索引擎查询推荐方法大多从搜索行为流行性考虑进行查询推荐,这类推荐方法忽略了个体用户背景不同带来的搜索需求的差异,对于一些在搜索引擎日志中有较多记录的用户来讲,难以满足他们更高质量的搜索需求.然而,此类用户的搜索记录又不足以支持系统提供个性化的推荐服务.所以,针对在搜索引擎日志中有较多记录的用户,本文提出一种折衷的解决方案,即流行性与相似性结合的查询推荐策略,提供一种近似于个性化的推荐服务.本文采用社团发现的方法发现搜索日志中的密集行为,从而构建典型用户行为模型代表用户搜索背景,并引入模块度度量典型用户行为的强度,最后结合流行性、群体用户对推荐词的支持程度、用户对用户群体的归属程度以及典型用户行为的强度来产生推荐词集合.本文最后,在真实数据集的实验结果证明了本策略能够在控制推荐失败风险的同时提高用户对推荐结果的满意度.
-
关键词
计算机应用
搜索引擎
查询推荐
查询流图
-
Keywords
computer application
search engine
query recommender
query-flow graph
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名融合用户实时搜索状态的自适应查询推荐模型
被引量：4
- 2
-
-
作者
李竞飞
商振国
张鹏
宋大为
-
机构
天津大学天津市认知计算与应用重点实验室
-
出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2016年第9期1290-1298,共9页
-
基金
国家自然科学基金Nos.61402324
61272265
+2 种基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)Nos.2013CB329304
2014CB744604
高等学校博士学科点专项科研基金No.20130032120044~~
-
文摘
传统的查询推荐算法通过挖掘查询日志为用户推荐查询词。通常现存模型只考虑原始查询词与推荐词之间的关系(例如语义相似性或相关性等),没有考虑用户在搜索过程中的满意度情况。针对用户在搜索过程中表现出的不同满意度状态,提出了一个查询推荐基本假设,并通过开展在线用户问卷调查,验证了这一假设。基于相应的假设,提出了一种基于用户搜索满意度状态的自适应查询推荐模型,该模型可以为用户智能推荐不同种类的查询词。当用户对搜索结果满意时,模型将为用户提供更加新颖的推荐词;当用户对搜索结果不满意时,模型将为用户提供一些增强信息表示能力的查询词。大规模日志实验表明,提出的推荐模型显著优于传统的查询流图模型,证明了所提模型的有效性。
-
关键词
查询推荐
查询流图
搜索状态
满意度
-
Keywords
query recommendation
query flow graph
search state
satisfaction
-
分类号
TP391.3
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于吸收态随机行走的两阶段效用性查询推荐方法
被引量：3
- 3
-
-
作者
朱小飞
郭嘉丰
程学旗
兰艳艳
-
机构
中国科学院计算技术研究所
-
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2013年第12期2603-2611,共9页
-
基金
国家"九七三"重点基础研究发展计划基金项目(2012CB316303
2013CB329602)
+4 种基金
国家自然科学基金项目(60933005
61232010
61003166
61203298)
国家科技支撑计划基金项目(2012BAH39B02)
-
文摘
搜索引擎已经成为人们获取信息的重要途径,然而对于用户而言如何构造一个合适的查询仍然是一项困难的工作.为了减轻用户搜索信息的负担,查询推荐技术应运而生并且已经成为当今搜索引擎不可或缺的组成部分.传统的查询推荐方法主要关注向用户推荐相关性查询,即推荐与源查询具有相近搜索意图的其他查询.然而查询推荐的根本目标是帮助用户成功完成其搜索任务,而不仅仅是找到相关性查询,尽管相关性查询有时也能得到有用的搜索结果.为了更好地满足用户的搜索目标,一种更直接的查询推荐方式是向用户推荐高效用性查询,即能够更好满足用户信息需求的查询.提出了一个基于吸收态随机行走的2阶段效用性查询推荐方法,该方法能够同时对用户的查询重构行为和查询点击行为进行建模并推导出查询的效用.在真实查询日志上的实验结果表明:新方法在评价指标查询相关率(query relevant ratio,QRR)和平均相关文档数(mean relevant document,MRD)上要显著优于其他5种基准方法.
-
关键词
查询推荐
查询日志
吸收态随机行走
查询流程图
效用性
-
Keywords
query recommendation
query log
absorbing random walk
query flow graph
utility
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名面向差异化搜索背景的查询推荐方法
被引量：2
- 4
-
-
作者
孙达明
张斌
张书波
马安香
-
机构
东北大学信息科学与工程学院
-
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第11期202-206,共5页
-
基金
国家自然科学基金(61572117
61572116)
宁夏回族自治区自然科学基金(NZ13265)
-
文摘
搜索引擎中存在一些用户在查询日志中保存部分搜索记录,但又不足以为用户提供个性化的查询推荐。对于此类用户,对其提供具有针对性的推荐服务能够在一定程度上提高用户对推荐结果的满意度。为此,提出一种面向不同搜索背景的差异化查询推荐方法,依据用户搜索行为将用户划分为不同群体,针对不同群体提供不同的推荐服务,实现群体用户之间的差异化推荐服务。在真实数据集上的实验结果表明,该方法能在控制推荐失败风险的同时,提高用户对推荐结果的满意度。
-
关键词
查询推荐
差异化
搜索背景
社团发现
查询流图
-
Keywords
query recommendation
differentiation
search background
community detection
query flow graph
-
分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
