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.     

基于意向决策支持的结构化小文本电力搜索引擎技术研究

电力结构化小文本搜索过程中,由于知识库的差异,使得用户搜索查询词修改率较高,无法满足用户搜索需求。为此,提出了基于意向决策支持的结构化小文本电力搜索引擎技术。根据Web页面的链接关系,通过该URL与主题的相关度计算结果,完成采集数据的处理。根据意向决策支持技术,明确用户意向决策支持结果。构建情景设定知识库、情景分析知识库,并构建情景设定知识库、情景分析知识库,作为电力搜索引擎的运行基础。根据查询目标向量和电力搜索记录,计算相似度两者相似度。利用欧式语义距离计算电力搜索目标向量相似度,将相似度最高的查询结果作为结构化小文本搜索引擎算法的输出结果。实验结果表明：所提出的电力搜索引擎技术与常规技术相比,平均查询词修改率降低了23%、19%。     

一种基于本体概念语义相似度的查询优化方法

文章提出一种优化查询方法,该方法将本体概念语义相似度和词法之间的关系相结合。先利用语法特征对用户输入的关键字进行扩展,然后通过分析语义相似度的强弱对扩展的结果进行收敛,以这种方式来提高用户输入的关键字和本体映射的准确性和完整率。传统搜索引擎不能很好地理解用户的意图的缺陷通过此方法可以得到有效解决。同时文章针对方法实现了优化查询系统,结果显示,搜索的准确率得到有效提升。     

云计算下支持语义的可搜索加密方法研究

传统的云计算下的可搜索加密算法没有对查询关键词进行语义扩展,导致了用户查询意图与返回结果存在语义偏差,并且对检索结果的相关度排序不够合理,无法满足用户对智能搜索的需求。对此,提出了一种支持语义的可搜索加密方法。该方法利用本体知识库实现了用户查询的语义拓展,并通过语义相似度来控制扩展词的个数,防止因拓展词过多影响检索的精确度。同时,该方法利用文档向量、查询向量分块技术构造出对应的标记向量,以过滤无关文档,并在查询-文档的相似度得分中引入了语义相似度、关键词位置加权评分及关键词-文档相关度等影响因子,实现了检索结果的有效排序。实验结果表明,该方法在提高检索效率的基础上显著改善了检索结果的排序效果,提高了用户满意度。     

中文搜索引擎查询与反馈词语特征研究

查询式是网络用户搜索时表达其信息需求的主要方式,系统提示的相关词则是用户改善查询的有效工具,该文以这二者为研究对象,从用户的使用行为入手对这二者的特征进行刻画和分析。首先使用日志挖掘的方法,对查询式进行总体的定量描述;进而通过定性分类将查询式中的高频词分为主体词和辅助词两大类,并比照问卷调查的研究结果,发现网络用户在搜索时大量地使用辅助词,主体词的内容相对集中,查询式的长度较短,结构相对简单。在对相关词的研究中,综合问卷调查和对比实验研究结果,发现被试者对搜索引擎提示的相关词认同程度高而应用程度低。该文为理解网络用户搜索时的语言使用提供了实证研究结果,并对搜索引擎索引的改善有一定的参考意义。     

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％.     

基于隐马尔可夫模型的查询扩展方法

对查询进行扩展的目的是找出查询中的潜在语义,确定用户意图,进而构造更适合于搜索引擎检索的查询语句,以提高检索的准确率。提出利用隐马尔可夫模型预测查询中的潜在语义的方法,该模型在大规模用户查询日志上进行训练。由该模型预测出的扩展语句查询的准确率较词共现扩展、同义词扩展等方案均有明显提升。     

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。     

基于移动互联网日志的搜索引擎用户行为研究

随着移动互联网的迅速发展,移动搜索用户大规模增加,移动搜索引擎用户行为分析对改进搜索引擎性能,提高用户体验具有重要意义。该文选取某移动搜索引擎2011年6月第一周的日志,对移动互联网用户搜索行为进行分析和研究。我们从查询词分析、会话分析以及用户点击分析3个角度出发,对查询词长度和频度、问题式查询和网址查询比例、会话内查询个数、查询词修改方式以及用户点击位置进行研究,并与互联网搜索引擎相应指标进行对比。相关分析结论对于移动搜索引擎算法改进与系统优化具有一定参考意义。     

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。