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文檔簡介
1、近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的迅速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)上的信息資源已經(jīng)達(dá)到海量級別,并且正呈指數(shù)級形式增長,海量網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)復(fù)雜性和用戶查詢詞簡短及語義模糊性等特點給現(xiàn)有搜索引擎的發(fā)展帶來了極大的挑戰(zhàn)。檢索系統(tǒng)如何能夠準(zhǔn)確的理解用戶輸入查詢詞的信息需求,根據(jù)不同用戶返回不同的檢索結(jié)果,即根據(jù)不同的用戶提供個性化的服務(wù),這是用戶越來越關(guān)心的問題。要為用戶提供個性化的服務(wù),就必須挖掘用戶的相關(guān)領(lǐng)域知識背景,為搜索引擎提供一個面向用戶的知識模型,即用
2、戶本體。一般情況下,搜索引擎搜集了大量的用戶搜索日志,這些數(shù)據(jù)記錄了用戶歷史查詢詞和對應(yīng)點擊網(wǎng)頁的信息,通過分析這些歷史數(shù)據(jù),能夠挖掘出用戶的領(lǐng)域背景知識。本體(Ontology)作為語義網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù),它通過提供一個領(lǐng)域的詞匯和形式概念,使得信息的共享和交互變得容易和簡單。
本文的主要工作如下:
首先,本文提出了一種新穎的用戶查詢詞語義相似度計算方法,采用AGNES(AgglomerativeNesting)
3、層次聚類算法,將用戶查詢詞按用戶個性化興趣和知識背景進(jìn)行主題分類。本文首先提出了基于用戶搜索日志的三種用戶查詢詞語義相似關(guān)系①基于用戶原始查詢詞本身的相似關(guān)系,②基于用戶擴展查詢詞的相似關(guān)系,③基于用戶點擊URLs的相似關(guān)系。通過分析這三種語義關(guān)系,將它們按照線性組合的方式組合,形成了一種新穎的計算用戶查詢詞語義相似度的方法?;谶@種用戶查詢詞語義相似度函數(shù),利用AGNES層次聚類算法,將用戶查詢詞根據(jù)用戶搜索日志中所反映的主題進(jìn)行語義
4、主題聚類,從而達(dá)到消除用戶查詢詞語義模糊性的目的。
其次,本文提出了一種利用用戶查詢詞語義主題聚類結(jié)果和WordNet通用本體建立一個用戶查詢詞興趣主題領(lǐng)域知識模型,即用戶語義本體(UserSemanticOntology)的方法。該方法過程如下①根據(jù)用戶查詢詞語義主題聚類結(jié)果,生成用戶原始查詢詞-用戶點擊文檔和擴展查詢詞-用戶點擊文檔之間的形式背景,②優(yōu)化擴展查詢詞-用戶點擊文檔之間的形式背景,合并原始查詢詞和優(yōu)化后的擴
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