给互联网建立索引:基于词关系网络的智能查询推荐

发布时间：2018-05-28 11:00

  本文选题：信息检索 + 查询推荐　； 参考：《软件学报》2011年08期

【摘要】：搜索引擎用户经常提交意图模糊的查询,从而导致搜索失败.为此,提出一种检索交互方式——智能查询推荐,它可以自动辨别查询是否语义明确,并对模糊查询建立体现其不同语义概念的分类目录,这个目录将帮助用户快速定位到合适查询.为了实现智能查询推荐,提出了一种基于自然语言小世界性质的查询语义识别算法——TECH(term concept hunting).TECH综合利用了物理学领域社区发现知识和计算机领域信息检索技术,给出了一种可扩展的算法框架.实验结果表明,与传统查询推荐方式相比,用户更喜欢智能查询推荐;TECH能够有效地辨识模糊查询的不同语义概念,并统计显著优于3个知名的对比系统.
[Abstract]:Search engine users often submit fuzzy queries, which leads to search failure. In this paper, an interactive retrieval method, intelligent query recommendation, is proposed, which can automatically identify whether the query is semantically clear or not, and establish a classification catalog of fuzzy queries that embody their different semantic concepts. This directory will help users quickly navigate to the appropriate query. In order to realize the intelligent query recommendation, a query semantic recognition algorithm based on the nature of natural language small world is proposed, which combines the knowledge discovery in physics community and the information retrieval technology in computer domain. An extensible algorithm framework is presented. The experimental results show that users prefer intelligent query recommendation system to traditional query recommendation method, and can identify different semantic concepts of fuzzy query effectively, and statistically it is better than three well-known comparison systems.
【作者单位】： 中国科学院计算技术研究所;中国科学院研究生院;
【基金】：国家自然科学基金(60603094,60776797) 国家重点基础研究发展计划(973)(2007CB311103) 国家高技术研究发展计划(863)(2006AA010105) 北京市自然科学基金(4082030)
【分类号】：TP391.3

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1946450