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基于系统概念学习支持能力的选择性查询推荐方法研究

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摘要

第1章引言

1.1研究背景与意义

1.2主要研究内容

1.3论文组织结构

第2章研究基础

2.1查询推荐与探索式搜索

2.1.1查询推荐

2.1.2探索式搜索

2.2基于搜索结果统计的技术

2.3基于用户日志的分析技术

2.4基于主题的计算技术

2.5本章小结

第3章基于系统概念学习支持能力的选择查询推荐方法

3.1问题提出

3.2基于系统概念学习支持能力的选择性查询推荐的处理过程

3.2.1基于系统概念学习支持能力的选择查询推荐的框架

3.2.2基于系统概念学习支持能力的选择查询推荐的实现过程

3.3实例分析

3.4综合排序与选取方法

3.4.1综合排序与选取过程

3.4.2实例分析

3.5本章小结

第4章基于信息熵的评估方法

4.1主题集的获取过程

4.2计算搜索结果的主题分布

4.3基于信息熵的评估方法实现

4.3.1信息熵的定义及计算

4.3.2实验结果

4.3.3实验结果分析

4.4本章小结

第5章系统支持能力的建模

5.1基于资源使用价值的系统支持能力建模

5.1.1点击网址总数的评估方法

5.1.2实例分析

5.1.3实验结果及分析

5.2基于资源探索价值的系统支持能力建模

5.2.1平均后继搜索长度的评估方法

5.2.2实例分析

5.2.3实验结果及分析

5.3本章小结

第6章实验

6.1实验设定

6.1.1实验数据集

6.1.2实验评价指标

6.1.3实验对比方法

6.1.4实验实施过程

6.2实验结果与分析

6.3本章小结

第7章结论

参考文献

致谢

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摘要

探索式搜索描述了用户对自己想要搜索的目标领域不熟悉,或者用户进行比较复杂的搜索任务时的行为。用户在进行探索式搜索过程中,有时会发现,通过其他算法给出的查询推荐,找不到自己想要的信息,又或者发现,通过这些查询推荐,获得的资源很少,而且有些资源对自己的搜索没有任何帮助,这常常会造成用户糟糕的搜索体验,甚至使得用户无法继续搜索下去。因此,在探索式搜索的过程中,需要对其他算法给出的查询推荐进行有针对性的选取,从而帮助用户顺利完成探索式搜索。 基于上面所描述的问题,本文研究基于系统的概念学习支持能力的选择性查询推荐方法。首先,在研究系统的支持能力时,本文有以下三个问题需要解决:(1)如何从资源数量角度去度量系统的支持能力,(2)如何从资源可用性角度去度量系统的支持能力,(3)如何从资源探索价值角度去度量系统的支持能力。针对以上三个问题,本文主要从以下三个方面去研究系统的支持能力评估:(1)基于资源数量的系统支持能力评估,(2)基于资源使用价值的系统支持能力评估,(3)基于资源探索价值的系统支持能力评估。其次,针对选择性的查询推荐,本文拟研究一个综合排序与选取方法,实现基于系统概念学习支持能力的选择性查询推荐。 首先,对于资源数量的评估问题,本文提出一个基于信息熵的评估方法去实现。其次,针对资源使用价值的评估问题,本文通过离线对用户日志进行分析,构建资源使用价值模型,通过该模型完成对资源使用价值的评估。再次,针对资源探索价值的评估问题,本文通过离线对用户日志进行分析,构建了资源探索价值模型,通过该模型完成资源探索价值的评估。最后,在完成了对系统支持能力的评估后,本文使用了一个基于权重的排序与选取方法,完成了基于系统概念学习支持能力的选择性查询推荐。 为了验证对系统支持能力的计算及综合排序与选取方法的效果,本文拟采用从客观和主观两个角度进行实验。实验结果表明,本文提出的基于系统支持能力的选择性查询推荐方法,可以起到帮助用户顺利完成探索式搜索的目的。

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