网络搜索中用户搜索意图识别的研究

发布时间：2018-01-26 00:51

本文关键词： 搜索引擎粒子群优化算法最小二乘支持向量机搜索引擎架构搜索意图　出处：《计算机工程与设计》2014年04期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为解决用户搜索意图识别问题,提出了将改进型PSO-LSSVM算法用于搜索引擎分类意图识别,在传统的搜索引擎架构上加入了用户搜索意图识别模块以及所需的语料特征库。对PSO算法的局部搜索与全局搜索两个方面进行了改进,用于用户搜索意图识别处理器的参数设置;对搜索意图识别器训练集的获取和处理等问题做了相关讨论。通过实验对该方法以及理论架构进行验证,验证结果表明,相比普通的搜索引擎,基于该架构的搜索引擎在一定程度上较好地预测出用户的搜索意图,对用户的搜索意图识别问题研究具有启示意义。
[Abstract]:In order to solve the problem of user search intention recognition, an improved PSO-LSSVM algorithm is proposed for search engine classification intention recognition. In the traditional search engine architecture, the user search intention recognition module and the required corpus feature library are added. The local search and global search of PSO algorithm are improved. A parameter setting for user search intention identification processor; The acquisition and processing of the training set of the search intention recognizer are discussed. The experimental results show that the method and the theoretical framework are compared with the common search engine. The search engine based on this architecture can predict the user's search intention to a certain extent, and it has enlightening significance to the research of user's search intention recognition.
【作者单位】：贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室;
【基金】：贵州省工业攻关基金项目(黔科合GY字[2008]3009) 贵州省科学技术基金项目(黔科合J字[2011]2213) 贵州师范大学2012年度自然科学类学生科研基金重点基金项目(201219)
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 0引言如何使搜索结果快速准确尽可能的符合搜索者的意图,是现阶段需要解决的问题。关于搜索意图识别问题,前人已经做过相关的研究,如文献[1]中提出利用搜索上下文来预测用户的搜索意图,该方法虽在一定程度上可以达到用户搜索意图识别的目的,但是存在相关技术缺陷,如,当使用上

【参考文献】