基于查询日志的语义关系发现算法提升搜索引擎性能

本篇论文研究关注的是"基于查询日志的语义关系发现算法"，由贺海波、刘建毅、伍淳华、王枞和肖达等人在北京邮电大学的灾备技术国家工程实验室和网络与交换技术国家重点实验室信息安全中心共同提出。论文的核心目标是设计一种有效的算法，通过分析搜索引擎的查询日志，挖掘查询词之间的语义关联。 首先，作者提出了一种新的方法，通过对大量的Sogou查询日志数据（近2000万条记录）进行深入分析，构建查询词与URL的双向图模型。在这个模型中，查询词和URL之间建立了联系，弧权重被用来衡量查询词在图中的语义距离。这样做的目的是捕捉查询词之间的潜在语义相似性，因为用户通常会点击那些与其查询主题相关性强的网页，这些网页的URL可以被视为查询词的语义标签。 其次，论文强调了查询词的同义相似度计算在发现语义关系中的重要作用。通过结合查询词本身的同义相似度，算法能够更准确地识别出具有相近含义的查询词。此外，作者采用了基于路径的高效图挖掘算法，利用查询词在网络图中的路径来进一步发现和挖掘潜在的语义关系，这有助于提高查询推荐的精度和查全率。 在当前的搜索引擎环境中，用户常常需要修正查询，因为原始关键词可能无法精确表达其需求。通过查询词的语义关系发现，搜索引擎能够提供更个性化的推荐，帮助用户更快找到他们真正感兴趣的信息。论文中引用的CNNIC数据展示了搜索引擎在互联网信息获取中的重要地位，以及用户对查询推荐的需求。 总结来说，这篇论文创新性地利用查询日志的数据资源，结合图论和语义分析技术，旨在提升搜索引擎的用户体验和查询效率，为查询推荐系统的发展提供了有价值的新思路。通过实验验证，这种算法在准确性和召回率方面优于传统的子串扩展算法和日志挖掘方法，具有显著的实际应用价值。