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现代图书情报技术  2011, Vol. 27 Issue (2): 87-93     https://doi.org/10.11925/infotech.1003-3513.2011.02.14
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基于查询意图聚类的实时搜索建议
周之诚
上海应用技术学院图书馆 上海 200235
Real-Time Search Suggestions Based on the Clustering of the User’ s Query Intent
Zhou Zhicheng
Shanghai Institute of Technology Library, Shanghai 200235, China
全文: PDF (547 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

对于搜索引擎返回的结果太多且较少考虑用户个性差异等缺陷,提出根据用户查询意图,实时给予多个主题的搜索建议,帮助用户更准确地描述所需信息,修正查询词与真实意图之间的差距,提高检索效率。同时运用K-means算法,对资源类别的意图特征值相似用户进行聚类,缩小查找目标对象最近邻居的范围,提高搜索建议的实时响应速度。实验结果表明,该方法是可行的。

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周之诚
关键词 聚类搜索建议查询意图搜索引擎    
Abstract

Aimed at the defects that the search engine offers too many results and is lack of considering the differences between the user’s personalities, this paper offers a way to give users real-time search suggestions of multi theme according to the user’s search intent in order to help the users describe the information in need more accurately, as well as narrow the gap between the query word and the user’s real intentions to increase the search efficiency. At the same time, it uses K-means to cluster users who are similar in their intent eigenvalue of resources categories, narrow the range of the nearest neighbor of the searching target, as well as to speed up the real-time response of the search suggestions. The experiment result shows that this method is practical.

Key wordsClustering    Search suggestions    Query intent    Search engine
收稿日期: 2010-11-29      出版日期: 2011-03-25
: 

G354

 
基金资助:

本文系上海应用技术学院社会科学基金项目“数字资源检索中的Lib Suggest模式及其应用研究”(项目编号:SJ2010-04)的研究成果之一。

引用本文:   
周之诚. 基于查询意图聚类的实时搜索建议[J]. 现代图书情报技术, 2011, 27(2): 87-93.
Zhou Zhicheng. Real-Time Search Suggestions Based on the Clustering of the User’ s Query Intent. New Technology of Library and Information Service, 2011, 27(2): 87-93.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.1003-3513.2011.02.14      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2011/V27/I2/87


[1] 巴特利 约翰.搜:通向世界的巨型引擎
[M].北京:中信出版社,2006.

[2] 陈冬林,聂规划.基于商品属性隐性评分的协同过滤算法研究
[J]. 计算机应用 ,2006,26(4):966-968.

[3] 吴健,董金祥.关于个性化网站的研究
[J]. 计算机应用研究 ,2000,17(9):21-22.

[4] Mecca G, Raunich S, Pappalardo A. A New Algorithm for Clustering Search Results
[J]. Data & Knowledge Engineering, 2007,62(3):504-522.

[5] Ruthven I. Re-examining the Potential Effectiveness of Interactive Query Expansion . In: Proceedings of the 26th Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval,Toronto. 2003:213-220.

[6] Speretta M, Gauch S. Personalized Search Based on User Search Histories .In: Proceedings of the 2005 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence, France. 2005:622-628.

[7] 王辉,高利军,王听忠.个性化服务中基于用户聚类的协同过滤推荐
[J]. 计算机应用 ,2007,27(5):1225-1227.

[8] 孙多.基于兴趣度的聚类协同过滤推荐系统的设计
[J]. 安徽大学学报:自然科学版 ,2007,31(5):19-22.

[9] 张字平,谢小林.基于AJAX技术实现搜索引擎中的搜索提示功能
[J]. 东华理工大学学报:自然科学版, 2008,31(1):81-84.

[10] Kwak M, Cho D S. Collaborative Filtering with Automatic Rating for Recommendation . In: Proceedings of ISIE 2001. New York: Industrial Electronics, 2001(1):625-628.

[11] Mun H, Ok S, Woo Y. An Automatic Rating Technique Based on XML Document
[J]. Computer Science, 2006,2347:424-427.

[12] Lee U, Liu Z, Cho J. Automatic Identification of User Goals in Web Search . In: Proceedings of the 14th International Conference on World Wide Web. New York: ACM Press, 2005:391-400.

[13] Lee H C, Lee S J, Chung Y J. A Study on the Improved Collaborative Filtering Algorithm for Recommender System . In: Proceedings of the 5th ACIS International Conference on Software Engineering Research, Management and Applications. Washington, DC, USA:IEEE Computer Society, 2007:297-304.

[14] 刘慧婷,倪志伟.客户行为的有效聚类
[J]. 计算机工程与应用 ,2010,46(4):12-24.

[15] Adomavicius G, Tuzhilin A. Toward the Next Generation of Recommender Systems: A Survey of the State-of-the-Art and Possible Extensions
[J]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2005,17(6):734-749.

[16] Zhang M. Enhancing Diversity in Top-N Recommendation . In: Proceedings of the 3rd ACM Conference on Recommender Systems. New York: ACM, 2009.

[17] MovieLens Data Sets . .http://www.grouplens.org/node/73.

[1] 王若琳, 牛振东, 蔺奇卡, 朱一凡, 邱萍, 陆浩, 刘东磊. 基于异质信息嵌入与RNN聚类参数预测的作者姓名消歧方法*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(8): 13-24.
[2] 王晰巍,贾若男,韦雅楠,张柳. 多维度社交网络舆情用户群体聚类分析方法研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(6): 25-35.
[3] 卢利农,祝忠明,张旺强,王小春. 基于Lingo3G聚类算法的机构知识库跨库知识整合与知识指纹服务实现[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(5): 127-132.
[4] 张梦瑶, 朱广丽, 张顺香, 张标. 基于情感分析的微博热点话题用户群体划分模型 *[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(2): 43-49.
[5] 丁浩, 艾文华, 胡广伟, 李树青, 索炜. 融合用户兴趣波动时序的个性化推荐模型*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(11): 45-58.
[6] 杨辰, 陈晓虹, 王楚涵, 刘婷婷. 基于用户细粒度属性偏好聚类的推荐策略*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(10): 94-102.
[7] 于丰畅,程齐凯,陆伟. 基于几何对象聚类的学术文献图表定位研究[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(1): 140-149.
[8] 邬金鸣,侯跃芳,崔雷. 基于医学主题词标引规则的词共现聚类分析结果自动判读和表达的研究[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(9): 133-144.
[9] 温萍梅,叶志炜,丁文健,刘颖,徐健. 命名实体消歧研究进展综述*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(9): 15-25.
[10] 席运江, 杜蝶蝶, 廖晓, 仉学红. 基于超网络的企业微博用户聚类研究及特征分析*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(8): 107-118.
[11] 杨旭,钱晓东. 基于改进的Vicsek模型的社会网络同步聚类算法*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(4): 119-128.
[12] 熊回香,李晓敏,李跃艳. 基于图书评论属性挖掘的群组推荐研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(2/3): 214-222.
[13] 魏家泽,董诚,何彦青,刘志辉,彭柯芸. 基于均衡段落和分话题向量的新闻热点话题检测研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(10): 70-79.
[14] 赵华茗,余丽,周强. 基于均值漂移算法的文本聚类数目优化研究 *[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(9): 27-35.
[15] 李珊,姚叶慧,厉浩,刘洁,嘎玛白姆. 基于ISA联合聚类的组推荐算法研究 *[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(8): 77-87.
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