查询推荐理论与方法

图书标准信息

• 作者 蔡飞、陈洪辉、蒋丹阳、陈皖玉 著
• 出版社 科学出版社
• 出版时间 2017-02
• 版次 01
• ISBN 9787030512000
• 定价 80.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 页数 204页
• 字数 260千字
• 正文语种 简体中文
• 丛书 信息科学技术学术著作丛书

【内容简介】

首先，我们介绍了一种时效性敏感的个性化查询推荐方法，该方法将用户查询的时效性因素和个性化偏好因素同时考虑，提出了一种查询推荐混合模型。其次，基于排序学习算法，通过提取查询短语的语义特征和本质同源特征，构建了一组基于机器学习的查询推荐模型，将不同来源的特征嵌入推荐模型，使得查询推荐方法能够挖掘相似查询短语和语义相关性等信息，从而提高查询推荐的准确率。再次，我们研究多样化查询推荐问题。该问题主要目的是在准确预测用户查询意图的前提下，实现查询推荐短语覆盖主题种类的多样化。最后，我们对个性化查询推荐展开了深入研究，主要探讨了在查询推荐中如何准确应用个性化的问题，通过挖掘用户查询的上下文信息，权衡个性化的贡献，提出了选择性的个性化查询推荐方法，进一步提高查询推荐的准确率。

【目录】

《信息科学技术学术著作丛书》序

前言

章绪论

1.1研究概述与研究问题

1.2本书主要贡献

1.3本书概述

参考文献

第2章查询推荐模型概述

2.1问题描述

2.2概率型查询推荐方法

2.2.1时间敏感性查询推荐模型

2.2.2用户为中心的个性化查询推荐模型

2.3学习型查询推荐模型

2.3.1基于时效性特征的学习型查询推荐方法

2.3.2基于用户交互特征的学习型查询推荐

2.4实际问题

2.4.1效率

2.4.2显示和交互

2.5本章小结

参考文献

第3章实验研究框架

3.1实验设置

3.2标准数据集

3.3评估方法

3.4本章小结

参考文献

第4章前缀自适应和时间敏感的个性化查询推荐方法

4.1方法介绍

4.1.1基于查询词频率周期性和变化趋势的查询推荐模型

4.1.2个性化的查询推荐模型

4.1.3混合查询推荐模型

4.1.4改进的λ-H-QAC模型（即λ-H-QAC）

4.2实验设计

4.2.1数据集和基准方法

4.2.2实验设置

4.3实验结果与分析

4.3.1查询词的频率预测性能评估

4.3.2权重值λ的影响

4.3.3TS-QAC模型的排序性能评估

4.3.4混合查询推荐模型的排序性能评估

4.3.5个性化的查询推荐模型的排序性能分析

4.3.6权重值γ的影响

4.3.7组合查询推荐模型的排序性能评估

4.3.8查询推荐模型对长尾前缀的排序性能评估

4.3.9改进的混合查询推荐模型的排序性能评估

4.4本章小结

参考文献

第5章基于同源查询词和语义相关性的查询推荐方法

5.1方法描述

5.1.1基于查询词频率的特征

5.1.2计算同源查询词的权重值

5.1.3基于语义的特征

5.1.4特征总结

5.2实验设计

5.2.1模型概述

5.2.2数据集

5.2.3实验设置

5.3实验结果与分析

5.3.1基于查询词频率的特征的影响

5.3.2基于语义的特征的影响

5.3.3基于同源查询词的特征的影响

5.3.4L2R-ALL的排序性能评估

5.3.5各个特征的敏感性分析

5.3.6查询词位置的影响

5.4本章小结

参考文献

第6章多样化查询推荐方法

6.1方法描述

6.1.1D-QAC问题

6.1.2D-QAC中的贪婪查询选择

6.1.3查询内容在各个主题上的分布

6.2实验设计

6.2.1模型简介

6.2.2数据集

6.2.3对比实验

6.2.4参数和实验设置

6.3实验结果与分析

6.3.1GQS的D-IQAC性能

6.3.2初始查询推荐的选择对GQS模型性能的影响

6.3.3GQS中查询上下文的影响效果

6.3.4并排比较

6.3.5参数调整的影响

6.4本章小结

参考文献

第7章选择性个性化查询推荐方法

7.1方法描述

7.1.1输入前缀信号

7.1.2从点击过的文档推测查询的满意程度

7.1.3检测查询主题的变化

7.1.4个性化的权重

7.2实验设计

7.3实验结果与分析

7.3.1SP-QAC模型的性能

7.3.2个性化衡量影响因子分析

7.4本章小结

参考文献

第8章总结

8.1主要发现

8.2进一步的工作

参考文献

精彩内容
蔡飞、陈洪辉、蒋丹阳、陈皖玉著的《查询推荐理论与方法》较全面地介绍信息检索中查询推荐理论与方法，描述查询推荐的研究背景、模型概述、实验框架和实现方法。具体阐述前缀自适应和时间敏感的个性化查询推荐、基于同源查询词和语义相关性的查询推荐、多样化查询推荐和选择性个性化查询推荐等理论方法。

本书许多内容是作者近年来在信息检索领域的近期新研究成果，具有较强的学术性和原创性。本书内容丰富、概念准确、叙述严谨、图文并茂，理论与实验相结合，可作为高等院校和科研院所计算机科学与技术、软件工程、计算机应用技术、信息系统工程等相关专业的高年级本科生或者研究生的参考书，也可供软件开发相关领域的研究人员借鉴和参考。