基于用户搜索行为的query-doc关联挖掘
本文选题：关联关系 切入点：搜索行为 出处：《自动化学报》2014年08期
【摘要】：query和doc之间的关联关系是搜索引擎期望获取的一类有价值的信息.query和doc间准确的关联分析不仅可以帮助搜索结果排序,也在query和doc之间的桥接中起到重要作用,以实现相关query和doc之间的信息传递,有利于更深入的query理解和doc理解,并在此基础上开展相关应用.本文提出了一种基于用户搜索行为的query和doc关联关系挖掘算法,该方法首先对用户搜索点击日志中的数据进行整理与分析,构建query与doc间的二部图,再通过采用马尔可夫随机游走模型对二部图数据进行建模,挖掘二部图中的点击数据和session数据,最终挖掘出点击日志中用户没有点击到的doc数据,从而预测出query和doc间的隐含关联关系,同时也可以利用该算法得到query和query潜在的关联关系.基于以上理论基础,我们实现了一套完整的日志挖掘系统,通过大量的实验对比,该系统在各方面均取得了优异的表现,其中对检索结果相关性的性能提升可以达到71.23%,这充分表明,本文所提出的理论和算法能够很好地解决query和doc之间的隐含关系挖掘问题,为提高搜索结果的召回率、实现查询推荐和检索结果聚类奠定了良好的前提基础.
[Abstract]:The association relationship between query and doc is a kind of valuable information that search engine expects to obtain. Query and doc can not only help the search results ranking, but also play an important role in the bridge between query and doc.In order to realize the information transmission between the related query and doc, it is beneficial to the deeper understanding of query and doc, and on the basis of which the related applications are developed.This paper presents an association relation mining algorithm for query and doc based on user search behavior. Firstly, the data in the user search click log is sorted and analyzed, and the bipartite graph between query and doc is constructed.Then by using Markov random walk model to model the bipartite graph data, mining the click data and session data in the two graphs, finally mining the doc data that the user did not click in the click log.The implicit correlation between query and doc can be predicted, and the potential correlation between query and query can also be obtained by using this algorithm.Based on the above theoretical basis, we have implemented a complete log mining system, through a large number of experiments, the system has achieved excellent performance in all aspects.Among them, the performance improvement of retrieval result correlation can reach 71.23, which fully shows that the theory and algorithm presented in this paper can solve the hidden relationship mining problem between query and doc well, in order to improve the recall rate of search results.The realization of query recommendation and retrieval result clustering lays a good foundation.
【作者单位】： 吉林大学计算机科学与技术学院;吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(60973040,61300148) 中国博士后基金(2012M510879) 吉林省重点科技攻关项目(20130206051GX)资助~~
【分类号】：TP391.3
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，本文编号：1712624
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