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文檔簡介
1、在搜索過程中,如果用戶不了解目標(biāo)領(lǐng)域,或者用戶的搜索任務(wù)相對比較復(fù)雜,或者系統(tǒng)對信息的索引不充分,這種情況下用戶的搜索行為通常稱為探索式搜索。在探索式搜索中,由于基于本體查詢推薦可以找出與初始查詢或關(guān)鍵詞相關(guān)的其他查詢或關(guān)鍵詞,幫助用戶構(gòu)造更準(zhǔn)確查詢,成為了支持探索式搜索的有效方法。在探索式搜索中,由于其探索性導(dǎo)致用戶的關(guān)注點(diǎn)較廣泛,通常涉及多個領(lǐng)域。因此,這些特性使得在基于本體的探索式搜索的查詢推薦中需要引入多領(lǐng)域本體,從而幫助用戶更
2、好的完成探索式搜索。
針對上述問題,本文研究基于多領(lǐng)域本體的探索式搜索的查詢推薦方法。本文首先通過隱式馬爾科夫模型的參數(shù)訓(xùn)練和預(yù)測,解決了多領(lǐng)域本體中的資源歧義問題;接下來借助搜索引擎獲取查詢詞的權(quán)威領(lǐng)域集合,本文分析本體概念在權(quán)威領(lǐng)域集中的具體使用情況,實(shí)現(xiàn)了在查詢推薦過程中為不同領(lǐng)域本體賦予權(quán)重;最終利用推薦詞的相關(guān)文檔集合和探索路徑信息,本文構(gòu)建了推薦詞的探索模型,并以此為基礎(chǔ),實(shí)現(xiàn)推薦詞的排序和選取方法。
具
3、體的,首先,針對于多領(lǐng)域本體的資源歧義問題,本文利用隱式馬爾科夫模型,通過大規(guī)模的本體詞義標(biāo)注語料庫,提取特征后訓(xùn)練模型參數(shù),然后對未標(biāo)注句子中多義詞的義項進(jìn)行預(yù)測,從而實(shí)現(xiàn)了多領(lǐng)域本體的資源消歧。隨后,本文通過獲取查詢詞的權(quán)威領(lǐng)域集,將權(quán)威領(lǐng)域集中的關(guān)鍵詞與不同領(lǐng)域本體中的概念信息以及文本型的信息進(jìn)行相似度計算,在查詢推薦過程中為不同領(lǐng)域本體賦予權(quán)重。最后,本文利用推薦詞的相關(guān)文檔集合和探索路徑信息,分別構(gòu)建了推薦詞的語言模型、探索模
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