【摘 要】
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查询推荐作为一种改善用户查询体验和效率的重要方式,可以帮助用户筛选并提供更加准确的查询描述.目前很多查询推荐方法主要集中在热门推荐或是基于相似度匹配的推荐上,忽略
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61170120)
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查询推荐作为一种改善用户查询体验和效率的重要方式,可以帮助用户筛选并提供更加准确的查询描述.目前很多查询推荐方法主要集中在热门推荐或是基于相似度匹配的推荐上,忽略了用户的查询意图,无法有效提供个性化推荐.为此,基于对用户查询点击日志进行分析与挖掘,训练出一个朴素贝叶斯模型,针对用户输入的查询,根据历史数据预测其与URL 的点击率,再利用二分图将URL 的预测点击值平均分配给相对应的每个查询项,最后结合Jaccard相似度和时间相关因子综合分析用户当前输入的查询与历史中查询的相关度,并给出推荐.实验证明了该
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