基于随机游走模型的关键词推荐算法  

作　　者：郭世龙[1] 王晨升[1] 杨光[1] 刘丰[1] 钟兴志[1] 

机构地区：[1]北京邮电大学

出　　处：《产业与科技论坛》2013年第22期45-46,共2页Industrial & Science Tribune

摘　　要：关键词推荐技术,用于找出与初始查询或关键词相关的其他查询或关键词,被广泛用于搜索引擎和广告检索系统中,作为当今搜索引擎的必备技术之一,查询推荐技术的研究正受到越采越多的关注。为此,本文比较了现有的关键词推荐方法,并提出基于用户点击日志、基于随机游走模型的关键词推荐算法。该算法通过对用户输入的关键词及用户点击的url进行相关性打分,再以归一化后的相关性分值作为随机游走模型的转移概率,计算其首次击中时间,最后,通过分布式进行map/reduce求解适合海量数据处理的需求。

关 键 词：关键词推荐 点击日志 随机游走模型 分布式计算 

分 类 号：G354[文化科学—情报学]