【摘 要】
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传统搜索引擎进行信息检索时,经常会返回并不完全符合用户查询意图的海量搜索结果.因此,高效识别用户查询意图是大数据时代对个性化搜索和推荐提出的新挑战.故本文提出一
【机 构】
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湘潭大学信息工程学院智能计算与信息处理教育部重点实验室
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传统搜索引擎进行信息检索时,经常会返回并不完全符合用户查询意图的海量搜索结果.因此,高效识别用户查询意图是大数据时代对个性化搜索和推荐提出的新挑战.故本文提出一种基于用户查询意图识别的个性化搜索方法,即利用搜索语料库的公共LDA模型和时间维度构建用户模型,并利用查询主题和用户模型识别其查询意图,最后,结合用户查询意图和局部共现进行查询扩展.实验结果表明,我们的方法和ICA-QE,Lucene相比,Precision@5值分别提高7.1％,14％,Precision@10值分别提高7.4％和13％.从而能针对不同背景的用户,从海量的数据中检索出符合其个性化需求的查询结果.
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