文件名称:
一种有效的利用语义策略进行智能信息检索的查询推荐方法
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文件大小: 935kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-11
详细说明：随着Web信息的爆炸性增长，搜索引擎已成为信息检索（IR）的主流工具。 然而，当前的IR系统中出现的显着问题是输入查询通常太短且太含糊以致无法表达其实际想法，这在很大程度上影响了IR系统的性能。 在这项研究中，提出了一种新颖的查询推荐技术，该技术建议了一系列相关查询，以解决这些问题。 首先可以从输入查询返回的搜索结果的网页摘要中提取查询概念。 随后建立二部图以识别相关查询，并且可以通过这种二部图来计算查询相似度。 此外，通过分析用户单击的URL，我们发现URL中出现的某些标记非常有意义，特别是对于某些典型的基于主题的页面而言。 因此，还考虑了这些可能的令牌，这些令牌可以提供有关URL主题的简短描述。 为了揭示查询之间的真实语义，我们进一步讨论了方法TF-IQF模型，并在我们的方法中深入利用了查询的三个特征，即单击文档，关联查询和反向查询。 这样的方法有望获得全面的查询思想。 为了研究如何将这三个功能有效地用于搜索引擎中的查询推荐，我们在实验中采用了基准评估标准，并且与现有方法相比，实验结果显示了其令人鼓舞的结果。
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