【摘 要】
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查询分面是用于描述查询某一方面内容的一组并列的词或词组.现有的查询分面挖掘方法主要通过模式挖掘搜索结果中包含的高频列表,并利用无监督或有监督的方法对高频列表进行聚
【机 构】
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中国人民大学信息学院,中国人民大学大数据管理与分析方法研究北京市重点实验室,中国艺术科技研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金（61502501）, 国家“九七三”重点基础研究发展规划项目基金（2014CB340403）资助
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查询分面是用于描述查询某一方面内容的一组并列的词或词组.现有的查询分面挖掘方法主要通过模式挖掘搜索结果中包含的高频列表,并利用无监督或有监督的方法对高频列表进行聚类,最终得到查询分面.因为通常采用的搜索结果的数目有限,这种方法挖掘出的查询分面及其包含的分面项的覆盖率不高.针对这一问题,该文提出了一种基于从大规模网页中构建的词项图的查询分面挖掘方法.首先基于大规模网页数据集构建词项图,图中的节点代表词项,边代表两个词项的相似性.针对每个查询,从搜索结果中挖掘出初始分面,然后基于词项图对这些初始查询分面进行扩
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