基于搜索引擎日志发现相近Web查询  

Discovering Related Web Queries Based on Search Engine's User Log

作　　者：王继民[1] 彭波[1] 孟涛[1] 

机构地区：[1]北京大学,信息科学技术学院,北京,100871 北京大学,信息科学技术学院,北京,100871 北京大学,信息科学技术学院,北京,100871

出　　处：《北京邮电大学学报》2005年第z1期44-48,共5页Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications

基　　金：国家自然科学基金项目(60435020);教育部博士点基金项目(20030001076);中国博士后科学基金项目(2004036182)

摘　　要：提出了一种利用搜索引擎日志发现高质量相近Web查询的新方法.对一个给定的查询,从日志中抽取候选查询的一些量化指标,如被查询的不同用户量、被查询的次数、用户在反馈结果中的点击次数、与给定查询间的共有词项个数、点击相同URL的个数及其分布等,用手工标记部分训练数据,进而建立一个发现有较好反馈结果的相近查询的回归模型.实验显示用该方法可得到较高的结果精度.

关 键 词：搜索引擎 用户日志 相近Web查询 回归模型 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]