基于文檔內(nèi)容的非對稱相似度查詢推薦.pdf

1、隨著Internet的飛速發(fā)展，Web已經(jīng)成為當(dāng)今最大的信息源，同時(shí)搜索引擎又成為從Web上面獲取信息的最主要工具。CNNIC的信息統(tǒng)計(jì)指出，目前搜索引擎已經(jīng)成為繼電子郵件之后人們用得最多的網(wǎng)上信息服務(wù)系統(tǒng)。在傳統(tǒng)的信息檢索系統(tǒng)中，用戶通過指定一系列由關(guān)鍵詞組成的查詢短語來獲取與之對應(yīng)的一系列文檔集合。這一方式對于獲取互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)字化信息同樣是非常適用的。但是用戶常常并不能用簡單的幾個(gè)關(guān)鍵詞精確的描述出其想查詢的內(nèi)容，意即用戶通常很難在

2、搜索引擎中構(gòu)造有效的查詢短語來獲取想要的信息。為了解決這一系列的問題，針對搜索引擎的查詢推薦系統(tǒng)也就應(yīng)運(yùn)而生。現(xiàn)在的主流搜索引擎都提供了查詢推薦的服務(wù)，目的就是幫助用戶在查詢過程中找到其最需要的查詢短語。
　　 在搜索引擎查詢推薦系統(tǒng)領(lǐng)域研究中，論文主要完成了以下幾個(gè)方面的工作：
　　 ①研究了基于搜索引擎的查詢推薦系統(tǒng)的背景和與其相關(guān)理論知識。
　　 ②研究了適用于搜索引擎的主要查詢推薦算法，分析了它們在推薦過

3、程中的優(yōu)點(diǎn)、其適用的范圍，以及其不足之處。按照它們在推薦過程中是否依附于文本相似度計(jì)算將其劃分為兩類：基于文本相似度的查詢推薦模型和非基于文本相似度的查詢推薦模型。
　　 ③本文提出了一個(gè)新的通過分析用戶查詢?nèi)罩?，并基于文本相似度的有效且?shí)用的查詢推薦方法。與傳統(tǒng)基于文本的查詢推薦方法不同的是本文首次提出兩個(gè)不同的查詢關(guān)鍵詞間的語義相似度應(yīng)該是非對稱性的，包括內(nèi)容不對等和時(shí)序不對等，即不同查詢之間不再是簡單的無向圖的關(guān)聯(lián)，而是一