基于用户查询意图识别的个性化搜索方法研究

发布时间：2017-10-17 10:26

  本文关键词：基于用户查询意图识别的个性化搜索方法研究

  更多相关文章： 用户查询意图 查询扩展 用户模型 LDA 个性化搜索

【摘要】：随着互联网信息的快速增长,用户在使用传统搜索引擎进行信息检索时,经常会获得海量搜索结果,这些结果大多与用户搜索意图相去甚远。用户往往对这些信息无所适从,这造成了严重的信息过载。人们迫切希望在信息检索过程中,搜索引擎能理解其个性化信息需求,返回与其查询意图高度匹配的搜索结果。鉴于此,本文提出了一种基于用户查询意图识别的个性化搜索框架,该搜索框架主要包括以下四个部分：首先,对搜索语料库上的文档集进行预处理,并在该语料库上构建统一的概率主题模型C-LDA;其次,针对每个搜索引擎用户,利用C-LDA求出其搜索历史文档的主题概率分布并以此作为其用户模型；再者,用户进行信息检索时,利用C-LDA和用户模型对其查询意图进行个性化识别；最后,搜索引擎对初始查询进行基于用户意图和局部共现的查询扩展,并将最终结果返回给用户。本文的创新工作如下：(1)针对现有的基于主题的用户建模方法准确度不高的问题,本文提出了一种利用搜索语料库的公共LDA模型来构建用户模型的方法。通过与直接在用户搜索历史文档中使用概率主题模型的方法相比,NDCG值分别提高了1.7%。(2)针对现在查询扩展中用户意图识别较难的问题,提出了一种新的用户查询意图识别方法。即利用查询主题和用户模型识别其查询意图,而后基于用户查询意图和局部共现方法对其原查询进行查询扩展。通过与基于独立分量分析的语义聚类的查询扩展方法相比,我们的方法具有更好的性能,其中,Precision@5值提高了7.1%,Precision@10值提高了7.4%。
【关键词】：用户查询意图 查询扩展 用户模型 LDA 个性化搜索
【学位授予单位】：湘潭大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.3
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 绪论8-13
• 1.1 研究背景及意义8
• 1.2 国内外研究现状8-11
• 1.2.1 用户建建模8-9
• 1.2.2 用户查询意图识别9-10
• 1.2.3 查询扩展10-11
• 1.3 主要研究内容11-12
• 1.4 论文结构12-13
• 第2章 个性化搜索相关理论与技术13-22
• 2.1 Lucene13-16
• 2.2 用户模型16-18
• 2.3 主题模型18-21
• 2.3.1 主题模型概述18-19
• 2.3.2 LDA模型19-21
• 2.4 小结21-22
• 第3章 用户模型的构建与更新22-27
• 3.1 引言22-23
• 3.2 构建C-LDA模型23-24
• 3.2.1 文档预处理23
• 3.2.2 生成C-LDA模型23-24
• 3.3 用户建模24-25
• 3.4 用户模型更新25-26
• 3.5 小结26-27
• 第4章 基于用户意图的个性化查询扩展27-33
• 4.1 引言27-28
• 4.2 用户查询意图识别28-29
• 4.3 基于用户查询意图的相关文档排序29-31
• 4.4 基于用户意图和局部共现的查询扩展31-32
• 4.5 小结32-33
• 第5章 系统实现与结果评估33-46
• 5.1. 实验环境33
• 5.2 测评集和测评指标33-36
• 5.3 基于Lucene的个性化搜索引擎设计36-41
• 5.3.1 基于Lucene的搜索引擎实现36-38
• 5.3.2 个性化搜索38-41
• 5.4 主题模型的构建41
• 5.5 基于用户查询意图识别的个性化搜索41-45
• 5.5.1 用户建模42-43
• 5.5.2 基于用户意图的个性化查询扩展43-45
• 5.6 小结45-46
• 第6章 总结与展望46-48
• 6.1 论文总结46
• 6.2 未来工作展望46-48
• 参考文献48-51
• 致谢51-52
• 攻读硕士学位期间发表的论文和参与的科研项目52

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本文编号：1048323