国家自然科学基金(61003166)
- 作品数：3 被引量：34H指数：3
- 相关作者：程学旗郭嘉丰靳小龙杜攀朱小飞更多>>
- 相关机构：中国科学院重庆理工大学中国科学院研究生院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于流形排序的查询推荐方法被引量：11
- 2011年
- 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。
- 朱小飞郭嘉丰程学旗杜攀
- 关键词：查询推荐流形排序DATA
- 网络信息的检索与挖掘回顾被引量：18
- 2011年
- 随着互联网的蓬勃发展,海量的网络信息成为了迄今为止最大规模的数据资源。如何利用海量网络信息,为人们提供智能应用,更好的解决人们的信息需求,成为了互联网领域的挑战性问题,也催生了对海量网络信息检索与挖掘的广泛研究。该文从信息表达、信息检索与信息挖掘三个方向入手,结合近年来对网络信息相关领域的研究与实践,对网络信息检索与挖掘的发展变化历程、目前存在的问题以及未来的发展趋势进行总结和分析。
- 程学旗郭嘉丰靳小龙
- 关键词：信息表达信息检索信息挖掘
- 基于查询意图的长尾查询推荐被引量：7
- 2013年
- 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.
- 白露郭嘉丰曹雷程学旗
- 关键词：查询推荐查询意图
