基于加权SimRank的中文查询推荐研究

李亚楠; 许晟; 王斌

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基于加权SimRank的中文查询推荐研究

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查询推荐是搜索引擎系统中的一项重要技术,其通过推荐更合适的查询以提高用户的搜索体验.现有方法能够找到直接通过某种属性关联的相似查询,却忽略了具有间接关联的语义相关查询.该文将用户查询及查询间直接联系建模为查询关系图,并在图结构相似度算法SimRank的基础上提出了加权SimRank(简称WSimRank)用于查询推荐.WSimRank综合考虑了查询关系图的全局信息,因而能挖掘出查询间的间接关联和语义关系.然而,WSimRank复杂度太高而难以实用,该文将WSimRank转换为一个状态层次图的遍历和计算过程,进而采用动态规划、剪枝等策略对其进行优化从而可以实际应用.在大规模真实Web搜索日志上的实验表明,WSimRank在各项评价指标上均优于SimRank和传统查询推荐方法,其MAP指标接近0.9.

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来源
《中文信息学报》 |2010年第3期|3-10|共8页
作者
李亚楠; 许晟; 王斌;
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作者单位

中国科学院,计算技术研究所,北京,100190;

中国科学院,研究生院,北京,100049;

中国科学院,计算技术研究所,北京,100190;

中国科学院,研究生院,北京,100049;

中国科学院,计算技术研究所,北京,100190;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
计算机应用; 中文信息处理; 搜索引擎; 查询推荐; SimRank; WSimRank;

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