给互联网建立索引:基于词关系网络的智能查询推荐

• 作者: 李亚楠 李锦涛 李鹏 王斌
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 信息检索 查询推荐 小世界网络 社区发现 实验设计
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 数据库技术
• 页码范围: 1771-1784
• 分类号: TP311
• 字数: 14783字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1001.2011.03852

摘要

搜索引擎用户经常提交意图模糊的查询,从而导致搜索失败,为此,提出一种检索交互方式——智能查询推荐,它可以自动辨别查询是否语义明确,并对模糊查询建立体现其不同语义概念的分类目录,这个目录将帮助用户快速定位到合适查询.为了实现智能查询推荐,提出了一种基于自然语言小世界性质的查询语义识别算法——TECH(term concept hunting).TECH综合利用了物理学领域社区发现知识和计算机领域信息检索技术,给出了一种可扩展的算法框架.实验结果表明,与传统查询推荐方式相比’用户更喜欢智能查询推荐；TECH能够有效地辨识模糊查询的不同语义概念,并统计显著优于3个知名的对比系统.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王斌	中国科学院计算技术研究所	325	6645	42.0	69.0
5	李鹏	中国科学院计算技术研究所	179	1893	22.0	37.0
9	李锦涛	中国科学院计算技术研究所	115	2894	31.0	50.0
10	李亚楠	中国科学院计算技术研究所	4	35	3.0	4.0