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基于搜索引擎日志发现相近Web查询 被引量：4

Discovering Related Web Queries Based on Search Engine's User Log
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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.
作者 王继民 彭波 孟涛
机构地区 北京大学
出处 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 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)
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]
  • 相关文献

参考文献11

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引证文献4

二级引证文献20

北京邮电大学学报
2005年 第z1期

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