基于用户意图识别的查询推荐研究

作     者：罗成 刘奕群 张敏 马少平 茹立云 张阔 LUO Cheng;LIU Yiqun;ZHANG Min;MA Shaoping;RU Liyun;ZHANG Kuo

作者机构：智能技术与系统国家重点实验室 清华信息科学与技术国家实验室(筹) 清华大学计算机系北京100084 

出 版 物：《中文信息学报》 (Journal of Chinese Information Processing)

年 卷 期：2014年第28卷第1期

页      面：64-72页

核心收录：

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家863高科技项目(2011AA01A205) 自然科学基金(60903107 61073071) 

主　　题：查询推荐 用户意图挖掘 摘要点击模型 

摘      要：信息检索的效果很大程度上取决于用户能否输入恰当的查询来描述自身信息需求。很多查询通常简短而模糊,甚至包含噪音。查询推荐技术可以帮助用户提炼查询、准确描述信息需求。为了获得高质量的查询推荐,在大规模查询-链接二部图上采用随机漫步方法产生候选集合。利用摘要点击信息对候选列表进行重排序,使得体现用户意图的查询排在比较高的位置。最终采用基于学习的算法对推荐查询中可能存在的噪声进行过滤。基于真实用户行为数据的实验表明该方法取得了较好的效果。