基于用戶特征分析的查詢擴展技術研究與應用.pdf

1、從20世紀末到現(xiàn)在，搜索引擎在為人們查找信息給予了很大的方便，但是它無法提供完全令用戶滿意的結果。在現(xiàn)今的搜索引擎的使用過程中，由于用戶查詢語句過短而導致的詞不匹配、信息迷向和信息超載等問題，成為制約檢索質量的主要因素之一。另外，大部分搜索引擎沒有考慮到各個用戶的差異性特征，導致檢索結果含有較多無用的信息，準確率較低。因此，信息檢索系統(tǒng)應該能夠區(qū)別對待不同用戶的查詢請求，按照一定的策略為原查詢詞附加更多的關鍵詞，來解決用戶查詢信息不完整

2、的問題。
　　本文闡明了在相關領域內的科研意義和技術背景，介紹了國際國內相關方面的研究成果，簡單敘述了和本文相關的重要技術以及理論，將查詢擴展技術應用到了基于Lucene的檢索系統(tǒng)中，通過對實驗結果進行的分析證明了該技術的有效性。主要做的工作如下所示:
　　介紹了以用戶特征模型為基礎的查詢擴展方法，論文以本體技術構造了用戶特征模型，并且根據用戶模型來擴展用戶輸入的檢索詞，借此使用戶的搜索過程更加便利。另外，根據查詢者的日志文

3、件，考慮到不同人的差異性特征，區(qū)別各用戶的的檢索意圖，以防止發(fā)生檢索結果大大偏離用戶原本意愿的情況。
　　在研究和參考Lucene結構的基礎上，提出了一種以Lucene為基礎的數(shù)據庫查詢系統(tǒng)(database retrieval system based-Lucene)，通過實驗證明，該系統(tǒng)顯著提高了數(shù)據庫檢索的效率和召回率，能夠較好地滿足查詢者的檢索需求。
　　本文將基于用戶特征模型的擴展技術應用到了基于Lucene索引的