给互联网建立索引:基于词关系网络的智能查询推荐

【作者】
李亚楠；
王斌；
李锦涛；
李鹏；

【Author】 LI Ya-Nan1,2,WANG Bin1,LI Jin-Tao1,LI Peng1,2 1(Institute of Computing Technology,The Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,China) 2(Graduate University,The Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China)
【机构】
中国科学院计算技术研究所；
中国科学院研究生院；

【摘要】 搜索引擎用户经常提交意图模糊的查询,从而导致搜索失败.为此,提出一种检索交互方式——智能查询推荐,它可以自动辨别查询是否语义明确,并对模糊查询建立体现其不同语义概念的分类目录,这个目录将帮助用户快速定位到合适查询.为了实现智能查询推荐,提出了一种基于自然语言小世界性质的查询语义识别算法——TECH(term concept hunting).TECH综合利用了物理学领域社区发现知识和计算机领域信息检索技术,给出了一种可扩展的算法框架.实验结果表明,与传统查询推荐方式相比,用户更喜欢智能查询推荐;TECH能够有效地辨识模糊查询的不同语义概念,并统计显著优于3个知名的对比系统. 

【Abstract】 Search engine queries are often too vague to achieve relevant results.This paper presents an intelligent query approach that can distinguish vague queries and organize the related queries of each vague
query into a concept hierarchy.Through the concept hierarchy,users can quickly find proper queries for their informational needs.The TECH(term concept hunting) is proposed,based on the small world of human languages.TECH utilizes both the community detection
algorithms in the physical field and IR... 更多

【关键词】 信息检索；

查询推荐；
小世界网络；
社区发现；
实验设计；

【Key words】
information retrieval；

query suggestion；
small world；
community detecting；
experiment design；

【基金】 国家自然科学基金(60603094,60776797);;国家重点基础研究发展计划(973)(2007CB311103);;国家高技术研究发展计划(863)(2006AA010105);;北京市自然科学基金(4082030)