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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
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作者
朱小飞
郭嘉丰
程学旗
兰艳艳
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机构
中国科学院计算技术研究所
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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
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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)
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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.
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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
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Keywords
query recommendation
query log
absorbing random walk
query flow graph
utility
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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