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在对数据空间领域的研究中，对数据资源之间关联关系的研究逐渐成为一个研究热点.目前数据关系的研究主要集中在基于数据自身属性方面，基于此建立的数据关联关系没有考虑到用户对其产生的作用，所以在对数据管理、组织以及应用数据服务的过程中很难体现出用户的意愿.为此，提出一种基于用户行为的数据关联获取方法，通过对用户历史行为进行R/S分析，以判断用户行为是否为用户的有意识访问；并在此基础上对用户行为序列进行模式挖掘，得到用户行为模式，最终将行为模式包含的数据通过iTrail的形式建立数据关联关系.实验证明，采用本文方法可以取得较好的效果. 相似文献
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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. 相似文献
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