基于用戶標注信息的查詢擴展方法研究.pdf

1、查詢擴展技術主要用于解決用戶提交的查詢不能準確描述其自身需求及檢索意圖的問題。早期的查詢擴展技術主要以查詢文檔集作為擴展詞的來源，如今，各種形式的外部擴展資源逐步被引入查詢擴展過程，如維基百科、詞關系詞典以及用戶用于搜索的查詢?nèi)罩镜?。隨著社會化標注系統(tǒng)的發(fā)展，研究者們開始探索社會化標注信息作為擴展詞來源的可能性。目前，盡管基于社會化標注信息的查詢擴展的有效性已經(jīng)得到驗證，但其作用效果仍有提升的空間，本文主要探索了如何能夠在社會化標注信息

2、中獲取更好的擴展詞來優(yōu)化查詢擴展的效果。
　　社會化標注系統(tǒng)中，用戶的標注質(zhì)量直接影響標簽與資源的相關性，可以推知這種影響能夠進一步作用于原始查詢與擴展詞的相關性上。因此，高質(zhì)量用戶標注的標簽更有可能成為好的擴展詞。同時，排序?qū)W習方法能夠通過整合有價值的特征以獲得更優(yōu)的排序結果，是進行特征融合非常有效的一種手段。基于上述分析，本文的主要貢獻包括以下兩方面:
　　第一，本文提出一種用戶質(zhì)量挖掘算法，該算法根據(jù)用戶的標注行為信息

3、為每個用戶分配質(zhì)量分數(shù)，用于標識用戶的標注質(zhì)量。本文通過實驗驗證了用戶質(zhì)量挖掘算法的有效性。同時，在該算法的基礎上，本文又提出兩種基于用戶質(zhì)量的查詢擴展方法，將用戶質(zhì)量以兩種不同的方式融入查詢擴展過程中:(1)利用用戶質(zhì)量過濾初次檢索返回的資源，從過濾后的資源中選擇擴展詞;(2)對高質(zhì)量用戶標注的標簽被選擇成為擴展詞的打分過程進行加權，提高其成為擴展詞的可能。
　　第二，本文在基于標簽詞共現(xiàn)的查詢擴展方法基礎上結合以上兩種基于用戶