【摘 要】
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传统的查询推荐算法通过挖掘查询日志为用户推荐查询词.通常现存模型只考虑原始查询词与推荐词之间的关系 （例如语义相似性或相关性等）, 没有考虑用户在搜索过程中的满意度情况
【机 构】
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天津大学天津市认知计算与应用重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金Nos.61402324,61272265;国家重点基础研究发展计划(973计划)Nos.2013CB329304,2014CB744604;高等学校博士学科点专项科研基金No.20130032120044~~
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传统的查询推荐算法通过挖掘查询日志为用户推荐查询词.通常现存模型只考虑原始查询词与推荐词之间的关系 （例如语义相似性或相关性等）, 没有考虑用户在搜索过程中的满意度情况.针对用户在搜索过程中表现出的不同满意度状态, 提出了一个查询推荐基本假设, 并通过开展在线用户问卷调查, 验证了这一假设.基于相应的假设, 提出了一种基于用户搜索满意度状态的自适应查询推荐模型, 该模型可以为用户智能推荐不同种类的查询词.当用户对搜索结果满意时, 模型将为用户提供更加新颖的推荐词; 当用户对搜索结果不满意时, 模型将为用户
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