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基于操作序列挖掘的OLAP查询推荐方法

东南大学学报（自然科学版） 2011年第3期41卷 498-504页

作者：陈岭陈元中陈根才浙江大学计算机科学与技术学院杭州310027

针对联机分析处理(OLAP)操作复杂导致的用户使用效率低下问题,提出基于操作序列挖掘的OLAP查询推荐方法.首先从多维表达式(MDX)查询语句记录中提取整数数列形式的查询序列,再利用PrefixSpan方法对查询序列进行频繁序列模式挖掘,并基于... 详细信息

针对联机分析处理(OLAP)操作复杂导致的用户使用效率低下问题,提出基于操作序列挖掘的OLAP查询推荐方法.首先从多维表达式(MDX)查询语句记录中提取整数数列形式的查询序列,再利用PrefixSpan方法对查询序列进行频繁序列模式挖掘,并基于挖掘出的模式及其子模式建立概率矩阵,最后通过搜索与用户当前查询操作或查询序列匹配的候选模式对其下一步查询操作进行预测,并将预测结果按概率大小分级推荐.在7位OLAP专业分析人员的查询分析日志数据集上对提出的查询推荐方法进行性能评价,实验结果表明:使用用户相关模型前5推荐内容的平均正确率为92.20%,其中第1推荐的平均正确率为77.06%.

关键词：联机分析处理数据挖掘查询推荐

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基于查询意图的长尾查询推荐

计算机学报 2013年第3期36卷 636-642页

作者：白露郭嘉丰曹雷程学旗中国科学院计算技术研究所网络数据科学与工程研究中心北京100190

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... 详细信息

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.

关键词：查询推荐长尾查询概率混合模型查询意图词项查询图

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面向探索式搜索过程的查询推荐

东北大学学报（自然科学版） 2015年第6期36卷 777-779,785页

作者：马超张引张斌东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819

查询推荐是一种提高用户搜索效率的重要工具,但是传统的推荐方法对于探索式搜索的推荐效果不好.针对此问题提出了一种新的面向探索式搜索过程的查询推荐方法,即根据用户搜索的行为模式,通过试探性查询重构和确认性查询重构两个过程,对... 详细信息

查询推荐是一种提高用户搜索效率的重要工具,但是传统的推荐方法对于探索式搜索的推荐效果不好.针对此问题提出了一种新的面向探索式搜索过程的查询推荐方法,即根据用户搜索的行为模式,通过试探性查询重构和确认性查询重构两个过程,对探索式搜索过程进行建模,并根据影响探索式搜索过程的三种因素提出了一种排序算法,将确认性子查询中的查询推荐给用户.通过与传统推荐方法的对比实验验证了本模型及其推荐方法的有效性.

关键词：查询推荐探索式搜索查询链试探性查询重构确认性查询重构

给互联网建立索引:基于词关系网络的智能查询推荐

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软件学报 2011年第8期22卷 1771-1784页

作者：李亚楠王斌李锦涛李鹏中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院研究生院北京100049

搜索引擎用户经常提交意图模糊的查询,从而导致搜索失败.为此,提出一种检索交互方式——智能查询推荐,它可以自动辨别查询是否语义明确,并对模糊查询建立体现其不同语义概念的分类目录,这个目录将帮助用户快速定位到合适查询.为了实现... 详细信息

搜索引擎用户经常提交意图模糊的查询,从而导致搜索失败.为此,提出一种检索交互方式——智能查询推荐,它可以自动辨别查询是否语义明确,并对模糊查询建立体现其不同语义概念的分类目录,这个目录将帮助用户快速定位到合适查询.为了实现智能查询推荐,提出了一种基于自然语言小世界性质的查询语义识别算法——TECH(term concept hunting).TECH综合利用了物理学领域社区发现知识和计算机领域信息检索技术,给出了一种可扩展的算法框架.实验结果表明,与传统查询推荐方式相比,用户更喜欢智能查询推荐;TECH能够有效地辨识模糊查询的不同语义概念,并统计显著优于3个知名的对比系统.

关键词：信息检索查询推荐小世界网络社区发现实验设计

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查询推荐研究综述

情报学报 2019年第4期38卷 432-446页

作者：张晓娟彭琳李倩西南大学计算机与信息科学学院重庆400715 中国科学院文献情报中心北京100190 山西大学经济与管理学院太原030006

查询推荐是一种提高用户搜索效率的重要技术,其核心任务是帮助用户构造有效查询并以此准确描述用户信息需求。作为当今搜索引擎的核心技术之一,查询推荐吸引了学术界和工业界的广泛关注,一直以来都是信息检索领域中重要的研究主题。本... 详细信息

查询推荐是一种提高用户搜索效率的重要技术,其核心任务是帮助用户构造有效查询并以此准确描述用户信息需求。作为当今搜索引擎的核心技术之一,查询推荐吸引了学术界和工业界的广泛关注,一直以来都是信息检索领域中重要的研究主题。本文以国内外会议、期刊发表的有关查询推荐研究的文献为对象,利用归纳总结方法,首先详细梳理了查询推荐中主流方法——基于简单共现信息的方法、基于图模型的方法以及融合多种信息的方法,然后总结评述了评测方法与指标,最后分析了未来可能的研究方向。

关键词：查询推荐查询用户意图查询会话

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基于变量选择的OLAP查询推荐仿真模型

系统仿真学报 2013年第11期25卷 2534-2539页

作者：倪志伟张敞高雅卓李怀英合肥工业大学管理学院合肥230009 过程优化与智能决策教育部重点实验室合肥230009

由于高维OLAP数据集包含的信息量过大并且质量参差不齐,导致用户在查询时难以选取合适的维度集合进行操作,从而影响了决策的效率和准确性。为此,提出将变量选择方法应用于OLAP查询推荐的过程中。为了在包含海量高维信息的OLAP仿真数据... 详细信息

由于高维OLAP数据集包含的信息量过大并且质量参差不齐,导致用户在查询时难以选取合适的维度集合进行操作,从而影响了决策的效率和准确性。为此,提出将变量选择方法应用于OLAP查询推荐的过程中。为了在包含海量高维信息的OLAP仿真数据集合中识别与度量属性无关的噪声属性及彼此之间存在相关性的维度属性,从而缩小查询范围,同时保持度量属性空间划分结果的准确性,基于非参数方法设计了一种用于支持OLAP查询推荐的变量选择算法FFTB,构建了基于变量选择的OLAP查询推荐仿真模型,通过启发式方法发现与查询目标密切相关的维度,并对OLAP查询的数据环境及查询推荐过程进行了详细的仿真实验,验证了方法的可用性与有效性。仿真实验显示,变量选择方法能够在保证准确性的前提下有效地缩小OLAP查询空间,从而有效辅助决策者从大量数据中选取关键维度,达到OLAP查询推荐的目的,进而提高决策效率。

关键词： OLAP查询高维数据变量选择查询推荐仿真实验

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查询推荐技术在地图搜索中的应用研究

查询推荐技术在地图搜索中的应用研究

作者：曾学湖北大学

学位级别：硕士

当今社会互联网上的各种信息日益增加,人们也越来越依赖于从这个海量的知识海洋中获取信息,但是如何快速地帮助用户定位和获取想要的信息已成为一个难题。运用查询推荐技术在搜索过程中为用户推荐查询相关的关键词,被广泛应用到各大搜... 详细信息

当今社会互联网上的各种信息日益增加,人们也越来越依赖于从这个海量的知识海洋中获取信息,但是如何快速地帮助用户定位和获取想要的信息已成为一个难题。运用查询推荐技术在搜索过程中为用户推荐查询相关的关键词,被广泛应用到各大搜索引擎和电子商务中的商品检索中。作为网络搜索引擎的最根本特征之一,查询推荐在信息检索方面是一种非常有效的人机交互方式。但是在日常生活中,由于用户对自己查询的关键词不明确,或查询的关键词本身存在歧义性或多义性等等状况,导致查询推荐技术很难准确地定位到用户要查询的信息。因此,虽然查询推荐技术已被各大搜索引擎广泛引用,但是同一个关键词的推荐结果差异很大。所以,研究出能准确、快速的帮助用户找到自己想要信息的查询推荐算法很重要。此外,除了最普通的全文搜索引擎以外,其他行业的查询推荐技术的运用还远远不能满足广阔的用户需求,如新闻领域,订票领域等等。随着带有GPS功能的移动设备的大量使用,如何让用户在地图搜索中获得准确的查询推荐变得越来越重要。本文主要面向地图搜索引擎,采用用户在地图搜索中的查询日志作为数据集,即POI数据。为了实验的顺利进行,在实验前对数据集做了一些预处理,由于数据集的庞大,只抽取了其中的30万条记录做实验,考虑到地图数据的稀疏性,本文在其中加入新的特征-根据算法计算查询词的权重,并将权重最大的提取出来做为关键词,用这种方式来增强查询词之间的关系度。在实验中,本文先将查询推荐问题转换为query-pguid的无权二部图,根据query-pguid的无权二部图构造向量空间模型VSM(Vector Space Model),然后建立标准化随机矩阵,并对矩阵归一化处理,使用改进的重启型随机游走算法——ItemRank算法来测量图中顶点间的相似度,通过聚类识别近期热门的搜索,在查询关键词中选出TOP K推荐给用户。最后,通过查询推荐算法的评价方式,比较ItemRank算法和其他算法的推荐结果来分析实验的效果。实验表明该算法在地图搜索中有很好的应用效果并具有较高的准确度。

关键词：二部图随机游走算法 ItemRank算法 POI地图数据查询推荐

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面向用户任务的查询推荐研究

现代图书情报技术 2014年第4期 34-40页

作者：张晓娟唐祥彬武汉大学信息资源研究中心武汉430072

【目的】基于AOL查询日志数据集,从Session级别实现面向用户任务的查询推荐。【方法】从用户任务级别衡量查询间关系,再通过随机游走遍历图的思想为查询构建向量,以此实现候选查询推荐。【结果】本文方法的推荐效果优于基于查询共现来... 详细信息

【目的】基于AOL查询日志数据集,从Session级别实现面向用户任务的查询推荐。【方法】从用户任务级别衡量查询间关系,再通过随机游走遍历图的思想为查询构建向量,以此实现候选查询推荐。【结果】本文方法的推荐效果优于基于查询共现来衡量查询间关系的推荐效果。【局限】未对拼写错误的候选查询进行拼写纠错;未从查询级别来实现面向用户任务的查询推荐;稀有查询和模糊性查询的推荐效果不佳。【结论】基于用户任务来衡量查询之间相关关系,能提高查询推荐的实验效果。

关键词：查询推荐用户任务查询日志

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基于用户意图识别的查询推荐研究

中文信息学报 2014年第1期28卷 64-72页

作者：罗成刘奕群张敏马少平茹立云张阔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

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... 详细信息

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。

关键词：查询推荐用户意图挖掘摘要点击模型