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基于搜索引擎分类信息的用户查询歧义消减
  • ISSN号:1000-0135
  • 期刊名称:《情报学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP393.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术] G354.4[文化科学—情报学]
  • 作者机构:[1]天津大学计算机科学与技术学院,天津300072
  • 相关基金:本文由国家自然科学基金(项目批准号:60603027)资助.
中文摘要:

用户在利用搜索引擎进行信息检索时,查询条件往往存在歧义,这导致搜索结果的多样性和冗余性。传统的方法主要是基于语义分析或构建知识库,此类方法在实际应用中的可行性不高。本文基于搜索引擎的分类信息,实现了一个简单有效的分类搜索系统。它首先根据用户的查询条件,将返回的搜索结果进行分类,并以树形目录的形式展示给用户,而后根据用户的点击数据,逐步确定用户的搜索意图,从而达到了查询歧义消减的目的。论文详细介绍了系统的设计思想、架构和工作流程。测试实例表明,该系统可以在一定程度上确定用户的查询意图,为用户返回更加准确的搜索结果。

英文摘要:

Users' query ambiguity on information retrieval leads to the duplication and redundancy of search results. The traditional approaches are mainly based on semantic analysis or certain knowledge bases, and wouldn' t be viable in practice. This paper presents a simple and effective classification search system based on the classes' information provided by search engines. It first groups the initial returned search results into some classes, and then displays them in the form of tree directories to users. After getting the users' click-through data, it can distinguish users' search intention step by step, hence achieves the aim of query ambiguity reduction. This paper elaborates the system design ideas, architecture and work flow. The test example shows that this system is able to determine the users' search intention to a certain degree and return more accurate search results to users.

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期刊信息
  • 《情报学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国科学技术情报学会 中国科学技术信息研究所
  • 主编:戴国强
  • 地址:北京复兴路15号
  • 邮编:100038
  • 邮箱:qbxb@istic.ac.cn
  • 电话:010-68598273
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-0135
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2257/G3
  • 邮发代号:82-153
  • 获奖情况:
  • 1992年全国优秀科技期刊评比二等奖,1997年中国科协优秀科技期刊三等奖,被国外4种检索工具录用
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国人文社科核心期刊,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:19778