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查询推荐技术在地图搜索中的应用研究

发布时间:2019-05-31 02:59
【摘要】:当今社会互联网上的各种信息日益增加,人们也越来越依赖于从这个海量的知识海洋中获取信息,但是如何快速地帮助用户定位和获取想要的信息已成为一个难题。运用查询推荐技术在搜索过程中为用户推荐查询相关的关键词,被广泛应用到各大搜索引擎和电子商务中的商品检索中。作为网络搜索引擎的最根本特征之一,查询推荐在信息检索方面是一种非常有效的人机交互方式。但是在日常生活中,由于用户对自己查询的关键词不明确,或查询的关键词本身存在歧义性或多义性等等状况,导致查询推荐技术很难准确地定位到用户要查询的信息。因此,虽然查询推荐技术已被各大搜索引擎广泛引用,但是同一个关键词的推荐结果差异很大。所以,研究出能准确、快速的帮助用户找到自己想要信息的查询推荐算法很重要。此外,除了最普通的全文搜索引擎以外,其他行业的查询推荐技术的运用还远远不能满足广阔的用户需求,如新闻领域,订票领域等等。随着带有GPS功能的移动设备的大量使用,如何让用户在地图搜索中获得准确的查询推荐变得越来越重要。本文主要面向地图搜索引擎,采用用户在地图搜索中的查询日志作为数据集,即POI数据。为了实验的顺利进行,在实验前对数据集做了一些预处理,由于数据集的庞大,只抽取了其中的30万条记录做实验,考虑到地图数据的稀疏性,本文在其中加入新的特征-根据算法计算查询词的权重,并将权重最大的提取出来做为关键词,用这种方式来增强查询词之间的关系度。在实验中,本文先将查询推荐问题转换为query-pguid的无权二部图,根据query-pguid的无权二部图构造向量空间模型VSM(Vector Space Model),然后建立标准化随机矩阵,并对矩阵归一化处理,使用改进的重启型随机游走算法——ItemRank算法来测量图中顶点间的相似度,通过聚类识别近期热门的搜索,在查询关键词中选出TOP K推荐给用户。最后,通过查询推荐算法的评价方式,比较ItemRank算法和其他算法的推荐结果来分析实验的效果。实验表明该算法在地图搜索中有很好的应用效果并具有较高的准确度。
[Abstract]:......
【学位授予单位】:湖北大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP391.3

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本文编号:2489397

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