一种面向专业搜索引擎的查询推荐算法

发布时间：2018-05-05 10:49

  本文选题：查询推荐 + 词语共现　； 参考：《计算机工程与应用》2013年09期

【摘要】：根据专业搜索引擎的特点,提出了一种新颖的基于词语共现与HITS算法的查询推荐算法QR-CH(Query Recom-mendation algorithm based on word Co-occurrence and HITS algorithm)。该算法一方面利用HITS算法对基于词语共现筛选出的关联词按语义关联性进行排序,选取排序靠前的关联词作为推荐词,提高了推荐词与原查询词的相关性;另一方面使用HITS算法排序关联文档,从查询结果文档集的角度来判断推荐是否冗余,降低了推荐词的冗余性。该算法将推荐相关的信息存储到知识树中,利用知识树实现查询推荐。实验结果表明QR-CH算法在推荐词的相关性和冗余词的判断方面均优于文献中已有的类似算法。
[Abstract]:According to the characteristics of professional search engine, a novel QR-CH(Query Recom-mendation algorithm based on word Co-occurrence and HITS algorithm based on word co-occurrence and HITS algorithm is proposed. On the one hand, the HITS algorithm is used to sort the association words based on co-occurrence of words according to the semantic relevance, and the first one is selected as the recommendation word, which improves the correlation between the recommendation word and the original query word. On the other hand, the HITS algorithm is used to sort the associated documents, and to judge the redundancy of the recommendation from the point of view of the result document set, which reduces the redundancy of the recommendation. The algorithm stores the recommendation information into the knowledge tree and uses the knowledge tree to realize the query recommendation. The experimental results show that the QR-CH algorithm is superior to other similar algorithms in judging the correlation and redundant words of recommendation words.
【作者单位】： 四川大学计算机学院;
【基金】：高等学校博士学科点专项科研基金(No.20100181120029)
【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：1847407