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摘要:
在分析搜索引擎查询日志的基础上,提出了一种基于线性回归的相关查询推荐方法.该方法考虑了查询串之间的多种关联关系,包括查询串会话共现、点击页面共享和查询串文本相似性,以避免因直接应用查询串之间的部分关联关系造成易受查询日志中噪音的影响.相比以往的方法,采用线性回归的方法来识别相关查询推荐的有效特征,能更好地解决噪音问题和进行有效的相关查询推荐.实验证实,采用线性回归挖掘的识别中文相关查询串的特征非常有效,且所提出的回归模型的预测准确率优于现有的方法.
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文献信息
篇名 基于线性回归的相关查询推荐
来源期刊 高技术通讯 学科 工学
关键词 查询日志 查询会话 相关查询推荐 线性回归
年,卷(期) 2010,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 596-601
页数 分类号 TP3
字数 7291字 语种 中文
DOI 10.3772/j.issn.1002-0470.2010.06.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张瑾 中国科学院计算技术研究所信息智能与信息安全研究中心 30 330 11.0 17.0
2 张刚 中国科学院计算技术研究所信息智能与信息安全研究中心 42 886 15.0 29.0
3 翟海军 中国科学技术大学计算机科学与技术系 3 18 2.0 3.0
传播情况
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引文网络
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2016(1)
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研究主题发展历程
节点文献
查询日志
查询会话
相关查询推荐
线性回归
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
高技术通讯
月刊
1002-0470
11-2770/N
大16开
北京市三里河路54号
82-516
1991
chi
出版文献量(篇)
5099
总下载数(次)
14
总被引数(次)
39217
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