利用维基百科主题提升搜索建议的多样性和相关性

本文主要探讨了如何通过利用维基百科（Wikipedia）中的主题来实现查询建议的多样性。随着查询建议技术的发展，其目标是推荐既相关又多样的查询，以便用户能够探索更广泛的信息领域。当前大多数研究依赖于查询日志分析来进行建议的多样化，但这种方法在结构化数据场景下并不总是可行，因为并非所有的查询日志都可用。 论文关注的问题是设计一种策略，即利用维基百科中的丰富实体和概念信息来生成具有多样性的查询建议。维基百科作为广受欢迎的在线百科全书，提供了广泛的覆盖范围，可以作为获取多样化主题的重要来源。首先，作者们从维基百科中提取出与查询相关的所有主题，然后将每个查询术语映射到这些主题上。这个过程是一项挑战，因为它需要兼顾维基百科的文本信息以及结构化数据中的语义关联，以便实现准确的词义映射。 为了实现这一点，论文提出了一种结合了文本挖掘和语义分析的创新方法，利用维基百科条目和查询背景中的上下文信息来确定术语与主题之间的联系。这一步骤旨在确保每个建议不仅基于查询的历史行为，还考虑了更广泛的知识领域，从而提供更为丰富的查询选择。 最后，论文介绍了一种高效的算法，用于在大规模数据集上快速生成多样化的查询建议。作者们对实际数据集进行了详尽的评估，结果显示他们的方法能够有效地提升查询建议的多样性和相关性，显示出良好的性能和实用性。 这项研究为查询建议系统提供了新的视角，即利用维基百科这样的开放资源来增强建议的丰富度，这对于那些无法获取完整查询历史的平台来说是一个有价值的补充。关键词包括查询建议、多样性、维基百科主题和语义映射，展示了作者们在该领域的创新贡献。