基于线性回归的相关查询推荐

发布时间：2018-03-29 23:15

  本文选题：查询日志　切入点：查询会话　出处：《高技术通讯》2010年06期

【摘要】：在分析搜索引擎查询日志的基础上,提出了一种基于线性回归的相关查询推荐方法。该方法考虑了查询串之间的多种关联关系,包括查询串会话共现、点击页面共享和查询串文本相似性,以避免因直接应用查询串之间的部分关联关系造成易受查询日志中噪音的影响。相比以往的方法,采用线性回归的方法来识别相关查询推荐的有效特征,能更好地解决噪音问题和进行有效的相关查询推荐。实验证实,采用线性回归挖掘的识别中文相关查询串的特征非常有效,且所提出的回归模型的预测准确率优于现有的方法。
[Abstract]:Based on the analysis of search engine query log, this paper proposes a linear regression based recommendation method for related queries, which takes into account a variety of correlation relationships between query strings, including the co-occurrence of query string sessions. Click page sharing and query string text similarity, to avoid the direct application of query strings between some of the association relationship is vulnerable to the impact of noise in the query log. The linear regression method is used to identify the effective features of the related query recommendation, which can better solve the noise problem and make effective related query recommendation. The feature recognition of Chinese correlation query string by linear regression mining is very effective, and the prediction accuracy of the proposed regression model is better than that of the existing methods.
【作者单位】： 中国科学技术大学计算机科学与技术系;中国科学院计算技术研究所信息智能与信息安全研究中心;
【基金】：863计划(2006AA010105,2007AA01Z416)资助项目
【分类号】：TP391.3

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1683297