利用Term-Query-URL异构网络的查询推荐技术

"基于Term-Query-URL异构信息网络的查询推荐技术是2014年提出的一种改进搜索引擎理解用户检索需求的方法。该方法通过分析查询的上下文片段来建立词汇与查询间的语义关联，并结合查询和URL的点击模式以及查询序列行为，构建了一个Term-Query-URL的异构信息网络。利用重启动随机游走算法(RWR)进行查询推荐，以提升对稀疏查询的推荐效果。此外，通过概率语言模型构建查询的词汇向量，能为新查询提供推荐建议。实验证明，这种方法相比于传统方法在大规模商业搜索引擎查询日志上性能提升了约3%至10%。" 这篇论文深入探讨了查询推荐在信息检索中的应用，旨在优化搜索引擎如何理解和响应用户的搜索请求。作者首先介绍了查询推荐的基本概念，即通过分析用户的搜索行为和上下文信息来更好地理解其信息需求。在这一过程中，他们提出了一个创新的框架，即Term-Query-URL异构信息网络。这个网络由三个关键元素构成：Term（词汇）、Query（查询）和URL（统一资源定位符），形成了一种双层图结构。 网络的构建主要依赖于两个方面：一是从查询触发的上下文片段中提取词汇与查询的语义关系，这有助于理解词汇的含义及其在特定查询中的作用；二是利用查询历史和URL点击数据，捕捉用户的浏览模式，这对于揭示查询之间的关联性和用户的潜在兴趣非常有用。 为了在这个网络中进行有效的查询推荐，论文采用了重启动随机游走策略。这是一种在网络中随机漫步的算法，但有一定的概率会回到起点，这模拟了用户在网络中浏览并可能返回到初始状态的行为。通过这种方式，算法能够识别出与原始查询相关性强的其他查询，从而进行推荐。 此外，论文还引入了概率语言模型，用于构建查询的词汇向量。这种方法允许模型理解新查询的语义，并基于已有的向量表示给出推荐，即使这些新查询在历史数据中未曾出现过。 实验结果表明，该方法在实际的商业搜索引擎查询日志上表现出了显著的性能提升，相较于传统方法，推荐准确率提高了3%到10%。这一提升对于改善用户体验、提高搜索引擎的满意度具有重要意义。 这篇论文提出的Term-Query-URL异构信息网络模型和重启动随机游走推荐策略，为信息检索领域的查询推荐提供了新的视角和解决方案，对于理解用户意图、优化搜索结果和提升搜索引擎性能有着积极的贡献。