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Analyzing and Organizing User Search Histories Based On Query Logs

机译：基于查询日志分析和组织用户搜索历史

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Creating search histories is a difficult process in the web and organizing the user search logs is rapidly increasing in the field of data mining for finding the user interestingness. Daily billions of queries can be passed to the server for relevant information, most of the search engines retrieves the information based on the query similarity score or related links with respect to the given query. This paper explains the problem of organizing a user’s historical queries into groups in a dynamic and automated fashion. This paper go beyond approaches that rely on textual similarity or time thresholds, and propose a more robust approach that leverages search query logs. The Incremental algorithm is used as IAssociation rule and ICover graph. This work experimentally study the performance of different techniques, and showcase their potential, especially when combined together.
机译：在网络中，创建搜索历史记录是一个困难的过程，在数据挖掘领域中，用于查找用户兴趣的用户搜索日志的组织正在迅速增加。每天可以将数十亿条查询传递给服务器以获取相关信息，大多数搜索引擎基于查询相似性得分或与给定查询相关的链接来检索信息。本文介绍了将用户的历史查询以动态和自动化的方式组织到组中的问题。本文超越了依赖文本相似性或时间阈值的方法，并提出了一种利用搜索查询日志的更强大的方法。增量算法用作关联规则和ICover图。这项工作通过实验研究了不同技术的性能，并展示了它们的潜力，特别是将它们组合在一起时。

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