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知识增益:文本分类中一种新的特征选择方法
  • ISSN号:1003-0077
  • 期刊名称:中文信息学报
  • 时间:0
  • 页码:44-50
  • 语言:中文
  • 分类:TP391[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]
  • 作者机构:[1]中国科学院计算技术研究所,北京100190, [2]中国科学院研究生院,北京100190
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60603094 60873166); 北京市自然科学基金资助项目(4082030); 国家973计划资助项目(2007CB311103); 国家863计划资助项目(2006AA010105); 教育部科学技术研究重点资助项目(109028)
  • 相关项目:文本检索模型的鲁棒性研究
中文摘要:

查询推荐技术,其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,查询推荐技术研究正受到越来越多的关注,近几年出现了很多验证查询推荐可用性及改进其算法的研究工作。为此,该文对查询推荐的发展过程、技术方法、评价体系等方面进行了归纳和总结,分析了查询推荐面临的挑战并讨论了现有解决方法及未来研究思路,希望能对相关研究人员有所帮助。

英文摘要:

Query suggestion,i.e.generating related queries or keywords for an initial one,has been widely utilized in search engines and sponsored search systems.As one of the necessary techniques in search engines,query suggestion draws more and more attentions in NLP and IR community.In recent years,many studies have been done to validate the usefulness of query suggestion and to improve its effect.This paper introduces the state of the art in query suggestion,including its history,approaches and evaluation methods.The paper analyzes the challenges,discusses the possible solutions and suggests future works.

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期刊论文 19 会议论文 17 专利 2
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期刊信息
  • 《中文信息学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国中文信息学会 中国科学院软件研究所
  • 主编:孙茂松
  • 地址:北京海淀中关村南四街4号中科院软件所
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jcip@iscas.ac.cn
  • 电话:010-62562916
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-0077
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2325/N
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,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:9136