用户行为驱动的元搜索引擎查询融合策略研究

本文主要探讨了搜索引擎与元搜索引擎之间提问融合方法的研究，结合信息融合理论，旨在深入挖掘和优化查询处理技术。首先，文章概述了信息融合的基本理论，包括其含义、原则、层次结构以及相关的技术和方法。这部分强调了定义、类型、技术和算法在查询扩展中的关键作用，特别是关于定义的相关反馈，如基于定义的查询扩展方法、类型划分、技术细节以及语言模型构建过程。 论文的重点研究内容涉及以下几个方面： 1. 利用用户查询日志进行信息挖掘：作者提出通过分析用户的查询历史记录，将其转化为用户的信息需求记忆，进而理解用户的搜索行为。论文提出了两种利用用户查询日志的查询融合策略：一是用户查询模糊聚类策略，这种方法通过识别用户查询的相似性和多样性，动态调整查询表达，提高搜索精度。 2. 用户信息需求分类：为了更精准地满足用户需求，文章还对用户的信息需求进行了细致的分类，通过模式识别和机器学习技术，将用户的搜索意图划分为不同类型，如事实性查询、导航性查询或信息寻求查询等。 3. 语义关联与查询扩展：论文深入研究了如何通过自然语言处理技术，如词向量模型和上下文理解，来扩展原始查询，引入相关但未明确表达的信息，从而增强搜索结果的相关性。 4. 反馈机制与算法优化：文中着重介绍了基于用户反馈的查询融合方法，如通过用户点击行为、满意度评价等实时调整查询策略，以提升搜索结果的满意度。 5. 实践应用与性能评估：最后，文章探讨了如何将这些理论应用于实际的搜索引擎中，并设计相应的实验评估方案，以验证融合方法的有效性和效率。 这篇论文旨在通过理论与实践相结合，探索元搜索引擎中提问融合的方法，优化查询处理流程，提高搜索体验和信息检索的准确度，是信息检索和搜索引擎技术领域的重要研究成果。