基于用户查询意图的搜索排序算法

目前互联网技术的研究热点是智能化的、个性化的服务,而传统的Web搜索排序算法和已有的个性化排序已经不能满足政府、企业等用户的信息查询需要.本文将研究核心定位到充分理解用户查询偏好上,提出了基于用户偏好的PageRank算法.文中利用用户互反馈技术修正查询关键词,利用语义相关性技术分析用户查询意图,理解用户偏好.改进的算法完善了搜索查询的可靠性依据,能够较好地挖掘用户的偏好主题,贴近用户的查询目的,提高搜索查询效率和用户满意度.     

基于操作序列挖掘的OLAP查询推荐方法

针对联机分析处理(OLAP)操作复杂导致的用户使用效率低下问题,提出基于操作序列挖掘的OLAP查询推荐方法.首先从多维表达式(MDX)查询语句记录中提取整数数列形式的查询序列,再利用PrefixSpan方法对查询序列进行频繁序列模式挖掘,并基于挖掘出的模式及其子模式建立概率矩阵,最后通过搜索与用户当前查询操作或查询序列...     

缓存模式下的轮廓查询优化方法

研究在缓存模式下,利用一组预存储的临时轮廓快照集来高效等价重构用户新提交的轮廓查询Q,并提出一种新颖的缓存模式下轮廓查询处理算法(APSQCM)来完成该任务.APSQCM算法由两阶段组成,第一阶段捕获Q与缓存中临时轮廓快照间的内在关联,进而获取能够用来等价重构Q的所有轮廓基;而在第二阶段中,APSQCM算法使用轮廓基来快速产生Q的正确结果集.实验结果表明,APSQCM算法具有有效性和实用性.     

基于位置的偏好查询处理技术

在线位置服务技术日益普及,用户能够很容易获得他们的地理位置信息.随之产生了各类有关空间关键字的查询,这些查询可以提供定位服务的基本查询功能.研究了基于位置的偏好查询处理技术,旨在为用户找到一个目的地,找到的结果应该满足指定的特性,并且靠近满足用户提出的偏好.同时,提出一种新颖的查询框架,该框架通过对IR-tree的节点扩展给出预计算信息表,根据扩展的IR-tree能够减少搜索空间并提出准确计算方法来有效地回答基于位置的偏好查询.在真实数据集上进行实验验证了提出方法的有效性.     

基于搜索日志与局部上下文的查询扩展方法

当搜索日志存在查询词稀疏性和时效性问题时,基于搜索日志的查询扩展方法无法保证查询扩展的质量,无法满足具有时效性查询请求的需求.提出了基于搜索日志与局部上下文的查询扩展方法,通过发掘搜索日志中用户查询词和相关文档的关联关系,抽取查询扩展词,并用局部上下文从相关文档集中提取出频率较大,同时具有时效性的查询扩展词.通过对查询扩展词的查询性能和时效性的计算,该方法为原始查询补充更高质量的查询扩展词.实验结果表明,该方法能够有效地提升准确率和召回率,使原始查询获得更好的查询性能.     

基于Term-Query-URL异构信息网络的查询推荐

查询推荐是一种帮助搜索引擎更好的理解用户检索需求的方法.基于查询的上下文片段训练词汇和查询之间的语义关系,同时结合查询和URL的点击图以及查询中的序列行为构建Term-Query-URL异构信息网络,采用重启动随机游走(Random Walk with Restart,RWR)进行查询推荐.综合利用语义信息和日志信息,提高了稀疏查询的推荐效果.基于概率语言模型构造查询的词汇向量,可以为新的查询进行查询推荐.在大规模商业搜索引擎查询日志上的实验表明本文方法相比传统的查询推荐方法性能提升约为3%~10%.     

基于用户意图的搜索结果文本突显方法

信息检索效率在很大程度上取决于用户看到的搜索引擎结果页面所提供的内容.目前,红色突显查询词是商业搜索引擎结果页面主要采用的文本展示方式,但由于查询词可能表达模糊或者包含噪音,与用户的查询意图往往不能完全一致.为了能够充分地反映用户的查询意图,同时突显对于满足用户查询意图最重要的词语,基于人工标注的结果提出一种新的关键词突显策略;综合结构化支持向量机、隐马尔科夫、最大间隔马尔科夫网络及条件随机场4种基础的序列标注机器学习模型,进一步提出一种新的联合序列学习模型并进行用户搜索实验.实验结果表明:该种模型优于4种基础模型,与人工标注的结果相比取得了93.30%的准确率;所提出的关键词突显策略明显优于传统的查询词突显策略,提高了用户的满意度及搜索效益.     

Web图像搜索系统中用户交互及反馈系统模型

提出一种用于图像搜索系统的用户交互和反馈模型,采用多模式查询方式满足不同用户的查询需求,加之完全基于用户语义理解的反馈策略,有效提高了系统准确性.作为整个图像搜索系统中直接面向用户的模块,整个交互及反馈系统简单易用、灵活方便,更适用于一般用户的"傻瓜式"查询需求.基于内容的图像搜索系统VAST(Visual ＆ Semantic Image Search)及反馈性能测试充分证明了该交互及反馈系统在Web环境下图像搜索领域的优势.     

基于用户兴趣及术语间关系的查询扩展方法

针对传统查询扩展方法无法根据不同用户的需求进行检索的不足,提出一种基于用户兴趣和术语间关系进行查询扩展的方法。通过对用户浏览的网页文档及得到的网页日志进行挖掘得到一系列代表用户兴趣的术语,根据与初始查询词存在同义关系的用户兴趣术语及其权重对初始查询词权重进行调整,利用兴趣术语中与初始查询词存在本体关联关系的术语对初始查询进行扩展。实验结果表明,该方法相对于传统查询扩展方法在一定程度上提高了信息检索的查全率和查准率。     

一种建立在对客户端浏览历史进行LDA建模基础上的个性化查询推荐算法

现代搜索引擎普遍采用简单的关键词形式来表达查询,这为用户带来便利的同时也增加了准确获取信息的难度.搜索引擎很难基于少量的几个关键词准确捕捉用户的信息需求.查询推荐作为缓解上述问题的关键技术,已经开始应用于目前主流的搜索引擎.然而,绝大多数现有的查询推荐技术基于群体智慧,以搜索引擎日志为数据源,从中挖掘用户群体在构造查询方面的习性及查询之间的语义关联性,未考虑不同用户个性化的信息喜好,而且在搜索引擎服务器端进行查询推荐计算也会影响搜索引擎的响应效率和查询吞吐率.为此,本文提出一种运行于客户端的个性化查询推荐策略,该策略以用户浏览历史为数据源,采用LDA模型,并从中学习用户的信息喜好,在此基础上利用原始查询被主题模型生成的概率确定用户的查询意图,以词条与查询意图之间的关联来度量词条作为扩展查询被推荐的强度,最后选择Top N强度最强的词条作为查询推荐的结果.以人工标注的测试数据对本文所提出的算法进行了实验验证,结果表明,该算法在推荐扩展查询的准确率方面明显优于单纯基于词条与原始查询语义相关的方法     

并行数据库查询优化技术研究

并行数据库查询优化的关键是缩减庞大的计划搜索空间，针对无共享结构（SN），充分考虑通信开销，给出代价估计模型，采用两阶段优化方法，依据代价估计模型先对查询树进行顺序优化，并提出一种新的两阶段查询优化策略．对顺序优化的查询计划进行并行化，充分利用了多处理机的并行性，获得了较快的查询响应速度。既具备良好的并行性又避免了复杂性．     

基于语义特征扩展的知识库增量引文推荐算法

将知识库增量引文推荐(cumulative citation recommendation, CCR)任务分解为3个基本的关键问题:针对知识库某一实体名的查询扩展;针对文档和实体的特征提取;基于线性和非线性相结合的分类模型。提出了基于语义词典(DBpedia)与词向量(word embedding)相结合的方法进行查询扩展,以及利用LDA和ESA两种算法对文档进行特征提取,最终通过线性逻辑回归与非线性随机森林相融合的分类算法实现CCR算法。与基线系统相比,该方法在TREC KBA2014评测数据上的试验结果的F1平均提升了14.7%,表明本文设计的方法能够较好地解决引文推荐问题。     

基于遗传算法的数据库多连接查询优化策略

结合多连接查询的特点,提出了一种基于遗传算法的查询优化策略.在查询左深树策略空间上构造了遗传算法的一个原型,设计出查询优化问题的染色体编码方法,并基于该编码方法给出了选择策略及交叉、变异算子.     

Novel Web Query Automatic Expansion Based on Rough Set

One of important reasons caused low precision was presented, which was due to inaccurate express of the query. So a new method of automatic query expansion based on tolerance rough was put forward. In the algorithm, the uncertain connection between query terms and retrial documents was described as term tolerance class. The upper approximation set of query sentence was considered as query expansion. The new additional terms were also given weight numbers. The results of experiment on collection of Google 5 000 Web pages showed that the approach was effective on query expansion and high search precision was gained.     

A Novel Web Query Automatic Expansion Based on Rough Set

0 IntroductionSearchingthe webis not always sosuccessful as users expect .Most of the retrieved sets of documents in a web searchmeet the search criteria but do not satisfy the user’s needs. Onecrucial reasonis that users generallylack of specificityin the for-mulation of the queries.Some causes of this are that most of theti mes ,the user does not knowthe vocabulary of thetopic,or que-ryterms do not come to user’s mind at the query moment .One possible solutiontothis problemis the process …     

空间k近邻查询的新策略

有效执行空间k近邻查询是地理信息系统尤其关心的问题,空间近邻查询是基于空间索引的树的遍历过程,苦测量距离和剪枝策略选取适当,可以极大地减少搜索空间所需访问的事点数,基于Rousspoulos等提出的测量距离,提出2个新的近邻搜索剪枝策略,用于空间k近邻查询,给出了搜索算法,并用算例表明该策略具有更好的剪枝效果,提高了空间k近邻查询的效率。     

自适应逃逸动量粒子群算法的数据库多连接查询优化

为了提高数据库多连接查询的优化效率,针对粒子群算法存在的早熟、局部最优等缺陷,提出一种自适应逃逸动量粒子群算法的数据库多连接查询优化方法.该算法首先将遗传算法的交叉机制引入粒子群算法中,以保持粒子群的多样性,避免早熟现象出现;然后,引入动量算法平滑粒子搜索轨迹,加快粒子群的收敛速度;最后,将该算法应用于数据库多连接查询优化求解,以获得最优的数据库多连接查询方案.仿真结果表明,该算法提高了数据库查询效率,缩短了查询响应时间.     

An Efficient Algorithm for Query Transformation in Semantic Query Optimization

Semantic query optimization (SQO)is comparatively a recent approach for the transformation of given query into equivalent alternative query using matching rules in order to select an optimal query based on the costs of executing alternative queries,The key aspect of the algorthm proposed here is that previous proposed SQO techniques can be considered equally in the uniform cost model,with which optimization opportunities will not be missed.At the same time,the authors used the implication closure to guarantee that any matched rule will not be lost .The authors implemented their algorithm for the optimization of decomposed sub-query in local database in MultiDatabase Integrator(MDBI),which is a multidatabase project.The experimental results verify that this algorithm is effective in the process of SQO.