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基于流形排序的查询推荐方法

发布时间:2019-05-23 18:59
【摘要】:针对传统查询推荐方法中存在的相关性度量问题和冗余性问题,该文中提出了一种新的基于流形排序的查询推荐方法。该方法利用查询数据内在的全局流形结构来获得查询之间的相关性,可以有效避免传统方法中相关性度量对高维稀疏查询数据处理的不足;同时,该方法通过提升结构上具有代表性的查询来达到减小查询推荐的冗余性。在一个大规模商业搜索引擎查询日志上的实验结果表明:使用流形排序的查询推荐方法要优于传统查询推荐方法和现有的Hitting-time Ranking方法。
[Abstract]:In order to solve the problem of correlation measurement and redundancy in traditional query recommendation methods, a new query recommendation method based on Manifold sorting is proposed in this paper. This method makes use of the inherent global manifold structure of query data to obtain the correlation between queries, which can effectively avoid the deficiency of correlation measurement in high-dimensional sparse query data processing in traditional methods. At the same time, this method can reduce the redundancy of query recommendation by improving the representative query on the structure. The experimental results on the query log of a large commercial search engine show that the query recommendation method using Manifold sorting is superior to the traditional query recommendation method and the existing Hitting-time Ranking method.
【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;重庆理工大学数理学院;
【基金】:国家青年自然科学基金资助项目(61003166)
【分类号】:TP391.3

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本文编号:2484143

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