基于流形排序的查询推荐方法

• 作者: 朱小飞 杜攀 程学旗 郭嘉丰
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 查询推荐 流形排序 click-through data
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 页码范围: 38-43
• 分类号: TP391
• 字数: 4989字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0077.2011.02.007

摘要

针对传统查询推荐方法中存在的相关性度量问题和冗余性问题,该文中提出了一种新的基于流形排序的查询推荐方法.该方法利用查询数据内在的全局流形结构来获得查询之间的相关性,可以有效避免传统方法中相关性度量对高维稀疏查询数据处理的不足;同时,该方法通过提升结构上具有代表性的查询来达到减小查询推荐的冗余性.在一个大规模商业搜索引擎查询日志上的实验结果表明:使用流形排序的查询推荐方法要优于传统查询推荐方法和现有的Hitting-time Ranking方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程学旗	中国科学院计算技术研究所	160	4858	31.0	67.0
2	郭嘉丰	中国科学院计算技术研究所	22	942	9.0	22.0
3	杜攀	中国科学院计算技术研究所	7	59	4.0	7.0
4	朱小飞	中国科学院计算技术研究所	5	38	3.0	5.0