基于内容和用户行为的查询聚类

现有方法没有有效利用查询文本特征、点击行为和session信息来挖掘用户的搜索意图,获取的查询特征对于多意图查询在不同意图下的区分度不足,对于多意图查询的相关查询聚类效果不佳。针对以上问题,该文提出了基于查询图信息的GPLSI模型,并利用该模型学习所得的查询特征进行查询聚类。基于查询图信息的GPLSI模型利用查询的词语、点击和session共现现象,从查询的文本特征、点击行为和session信息等多个方面来模拟查询意图的产生和表现,学习查询在不同搜索意图上的概率分布。最后,实验结果验证了基于查询图信息的PLSI模型用于查询相似度计算和多意图查询聚类中的有效性。     

融合用户实时搜索状态的自适应查询推荐模型

传统的查询推荐算法通过挖掘查询日志为用户推荐查询词。通常现存模型只考虑原始查询词与推荐词之间的关系(例如语义相似性或相关性等),没有考虑用户在搜索过程中的满意度情况。针对用户在搜索过程中表现出的不同满意度状态,提出了一个查询推荐基本假设,并通过开展在线用户问卷调查,验证了这一假设。基于相应的假设,提出了一种基于用户搜索满意度状态的自适应查询推荐模型,该模型可以为用户智能推荐不同种类的查询词。当用户对搜索结果满意时,模型将为用户提供更加新颖的推荐词;当用户对搜索结果不满意时,模型将为用户提供一些增强信息表示能力的查询词。大规模日志实验表明,提出的推荐模型显著优于传统的查询流图模型,证明了所提模型的有效性。     

基于查询意图的长尾查询推荐

查询推荐是一种提升用户搜索效率的重要工具.传统的查询推荐方法关注频度较高的查询,但对于那些频度较低的长尾查询,由于其信息的稀疏性而难以产生好的推荐效果.另外,传统的方法由于没有考虑查询意图对推荐结果的影响,故对长尾查询的推荐会受到查询中噪声单词的影响.该文提出了一种新的关于词项查询图(term-query graph)概率混合模型,该模型能够准确地发掘出用户的查询意图.另外,文中还提出了一种融合查询意图的查询推荐方法,该方法可以将新查询中单词的推荐结果按查询意图自然地融合起来,从而避免了噪声单词对推荐结果的影响.实验结果表明,通过考虑查询意图,可以显著提高长尾查询推荐的相关性.     

面向查询意图的搜索引擎设计与实现

搜索引擎存在很多问题，原因在于引擎不能准确地理解用户的查询意图。提出面向查询意图的搜索系统，该系统允许用户采用自然语言输入查询要求，然后系统展开语义联想，理解出用户的真实意图，并提交用户确认或修改，进而根据确认的真实意图构造查询实例，提交到各个Web搜索引擎搜索，并将返回结果根据用户意排序。同时系统还从用户对查询结果的交互中学习理解用户意图的知识。     

用户查询意图切分的研究

用户查询意图是指用户在构建查询时,希望搜索引擎能够返回的信息.如果搜索引擎可以判断用户当前查询与之前输入的查询是否属于同一查询意图,那么可以为用户提供更适当的查询建议、查询扩展或者个性化检索服务等.该文提出了基于点击相似度切分用户查询意图,在决策树模型和CRF模型上都取得了一定的提升.利用用户点击信息可以提高查询意图切分的效果,引入用户点击信息后,基于决策树的方法,F值提高1％,基于CRF模型的F值提高1.4％.     

基于网络知识库与通用搜索引擎的查询词扩展方法

对查询词进行扩展是为了进一步理解用户的搜索意图,使得搜索引擎返回更加准确的信息。已有的方法主要研究如何寻找与查询词相似的词,然而相似的户的词并一定能真正反映用意图。从网络知识库中抽取查询词的待扩展词,并利用通用搜索引擎对待扩展词进行排序,这样的查询词扩展方法充分利用了网络群体智慧,使得扩展词更加贴近用户的搜索期望。通过进行实验对比发现,该方法有较好的结果。     

面向查询意图的信息检索技术

用户兴趣和行为的多样性使得为不同用户提供更符合其查询意图的搜索结果成为一个具有挑战性的任务.Web 2.0下的社会标签是用户为他们感兴趣的网页等对象进行标注行为的结果,用户用标签来描述自己感兴趣的话题.这些标签不但代表着用户的兴趣,而且是对网页承载信息的最好揭示.提出了面向用户查询意图的标签推荐方法,旨在把能够体现用户真正查询意图的标签选择出来.标签作为对查询关键词的补充,不仅可以弥补用户短查询的缺陷,而且可以根据标签与网页上曾被标注过的标签间的关系,更准确地判断用户查询意图与网页内容之间的相关度,从而把更符合用户查询兴趣的结果排在靠前的位置上.实验结果表明,该方法比现有的其他方法更有效,这也说明社会标注对更准确地捕捉用户真实查询意图确实有重要作用.     

基于环境信息的移动搜索个性化查询扩展

与传统搜索相比,移动搜索对位置、温度、速度等环境信息更为敏感.为了有效利用环境信息推断用户查询意图,提出了一种基于环境信息的查询扩展方法并应用在移动搜索系统Clever Search Engine(CSE)中.该方法利用专家系统对分词后的查询词和收集到的用户环境信息进行推理和融合,扩展查询词,实现个性化搜索.实验证明,基于环境信息的移动搜索个性化查询扩展方法能有效改善移动用户的搜索体验,比现有的公共搜索引擎(如Google)具有更高的查准率.     

一种融合用户学习过程的用户查询意图模型

用户查询意图模型是查询扩展和查询推荐研究中的一个热点。然而,日志包含的大量噪声对主流的用户查询意图模型构建过程具有较大负面影响。观察日志发现,用户试探性点击是日志噪声的一个主要来源。由此,基于试探性点击的特征提出了一种融合用户学习过程的用户查询意图模型。该模型对用户从试探性点击中学习到的经验进行建模,并基于用户学习到的经验对试探性点击进行识别和过滤。一系列实验结果表明,该模型在日志噪声较高的情况下能够有效过滤试探性点击产生的噪声,提高用户查询意图描述的准确率。将该模型应用于查询推荐后,能有效提高查询条件间的相似性计算结果,并提高查询推荐结果的准确率。     

XML图书搜索中基于用户社会关系的查询推荐方法

基于关键词的图书搜索系统由于用户输入查询词的模糊性和简单性往往需要利用查询推荐技术对查询词进行扩展。目前的图书查询推荐方法不能辨别出不同用户在不同时期的图书请求意图和兴趣。提出一种基于用户社会关系的查询推荐方法,首先通过分析用户个人资料信息建立用户社会关系对象集合;其次获取用户社会关系对象对图书的标记词,计算输入查询词与标记词之间的共现率并建立用户社会关系标记词推荐集合,选取与查询词共现率最高的标注词进行查询词扩展。在实际图书数据集上的实验表明,该方法大大提高了查询结果的NDCG@10值,提高用户的满意度,表明该方法具有可行性。     

OLAP系统基于查询结构的用户浏览引导

联机分析处理（OLAP）系统是数据仓库主要的前端支持工具,在OLAP系统中用户以浏览的方式进行数据访问。通常,OLAP系统用户一般会有相对稳定的信息需求,而OLAP系统中查询的结构一定程度上反映了用户所关心的信息内容,因此,用户执行查询的结构也会保持一定的稳定性。以查询结构为基础,对OLAP系统用户的查询行为进行了分析,提出了一种建立OLAP系统用户轮廓文件的方法,并对如何根据轮廓文件对用户的行为进行预测,并进一步对用户的浏览进行引导的方法进行了探讨。以此为基础,当OLAP系统用户进行信息浏览时,可以在OLAP系统前端,对用户可能感兴趣的地方做出一定的标识,引导用户将要进行的浏览动作,使用户能轻松的完成信息搜索的工作。     

OLAP系统中用户浏览行为模型分析

用户在OLAP系统中的行为往往有一定的规律．在认定用户的查询意图相对稳定的前提下，分析用户的行为能提高OLAP系统的性能．而在分析用户的行为之前，选择合适的用户查询模型，记录用户的行为显得尤为重要．本文提出一个模型，包含了绝大多数的OLAP系统的操作．该模型可比较完整的记录了用户的查询浏览行为．     

基于日志挖掘的查询概念图扩展

提出将概念图引入查询扩展,从概念的层面上进行语义的扩展。使用概念图表示查询可以更准确地表明用户的查询意图,并在此基础上进行语义的扩展,通过这种方法给出的扩展查询更符合用户的查询意图。对用户查询进行基于概念图的查询扩展,并将结果与百度的相似查询进行了比较,证明基于概念图的查询扩展能更准确地把握用户的查询意图。     

高效的XML关键字查询改写和结果生成技术

用户使用关键字查询时可能不能准确地表达他们的意图,即使用户正确地表达了查询意图,查询引擎也可能不能准确地返回查询结果.针对这一问题,重点研究了在XML关键字查询中如何进行有效的查询改写并生成有意义的结果.提出4种查询改写操作和查询改写代价的概念,给出了动态规划的方法计算查询改写代价.为了找出最优的查询改写,给出了基于栈的查询改写和结果生成算法,并提出了基于划分的优化算法.最后通过丰富的实验对提出的方法进行了验证.     

基于本体的跨语言信息检索模型

随着网络信息的日益丰富和用户需求的提高,人们已经不能满足于仅仅在同一语种中进行检索,跨语言的信息检索(CLIR)因而受到人们越来越多的关注。为此,本文提出了一种新的基于语义的跨语言信息检索模型Onto-CLIR,该模型在传统信息检索技术的基础上,利用本体来刻画不同语言中对应的领域知识,以解决从查询语言到检索语言之间转换过程中出现的语义损失和曲解等问题,从而保证在检索过程中能够有效地遵循用户的查询意图,获得预期的检索信息。本文以体育新闻检索为背景,以英文查询作为查询请求,检索来自新浪网的体育类新闻,结果表明采用基于本体的跨语言信息检索方法之后检索的查全率和查准率平均提高10个百分点左右,有效地改善了检索性能。     

个性化元搜索引擎的研究与设计

随着Web信息的快速增长和人们对信息检索质量要求的提高,传统的搜索引擎已不能很好地满足人们的需求. 本文提出了一种个性化元搜索引擎模型.个性化是指模型可以针对不同的用户建立不同的用户兴趣模型,然后根据用户兴趣,模型对搜索结果进行过滤、重排序处理,使得显示给用户的搜索结果更具有针对性.本文阐述了各主要功能模块工作原理,并详细介绍了根据用户兴趣模型对搜索结果进行排序的算法,实验表明该算法能够有效地提高用户的检索质量.     

Generating queries and replies during information-seeking interactions

Analysis of naturally occurring information-seeking dialogues indicates that they usually consist of a number of distinct discourse segments, such as a greeting segment, a request issued by a user, an optional clarification segment, a transfer of information segment and a final closing segment. The clarification interaction is often initiated by the information provider and it may be due to one of the following reasons: (1) there is confusion regarding the user's intentions, (2) there is insufficient information to formulate a plan to satisfy a recognized intention, or (3) there is difficulty in formulating a plan that satisfies a recognized intention. Once the information provider determines the user's intention and formulates a plan to achieve this intention, the information transfer phase is initiated to inform the user about the proposed plan.In this paper, we present a mechanism for generating queries during the clarification stage and answers during the information transfer stage. Given a hierarchical representation of the alternatives possibly intended by a user and the probabilities of these alternatives, our mechanism determines the hierarchy level at which a query must be directed and the query to be posed in order to determine the alternative intended by the user. Once the user's intentions are ascertained, the mechanism determines whether additional information is required and the manner in which queries may be posed to acquire this information. When a user's intentions cannot be satisfied by means of a single plan, our mechanism enters into a negotiation process to alter the user's specifications until a valid plan is formulated. In the final stages of the interaction, the mechanism determines the information to be transferred and generates an answer to effect the transfer. The mechanisms for negotiation and for the generation of queries and answers described in this paper have been implemented in a system called , a computerized information providing system that functions as a travel agent.     

基于互信息的问句语义扩展研究

用户习惯用很少的关键字来检索所需的信息,这必然会导致出现用户所检索的信息与得到的信息有所偏差.针对这一现象,提出了基于互信息的问句语义扩展模型(QSE_BMI).它的好处在于可以根据用户自己制定的兴趣模型和输入的查询问句,检索出与用户兴趣相匹配的并且符合用户需要的相关信息.     

基于多兴趣Agent的信息检索模型的研究

基于agent的信息检索系统在海量网络信息检索中已经得到广泛的应用.提出了一个基于多兴趣agent新的信息检索模型,该模型对查询信息进行了兴趣预测并生成了用户兴趣项权重向量.实验表明,模型在预测用户兴趣的效果和推荐搜索信息的准确率方面比传统的单兴趣Agent检索系统IRHOIA有一定的改善.