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一种融入用户点击模型Word2Vec查询词聚类
被引量:
4
1
作者
杨河彬
贺樑
杨静
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2016年第4期676-681,共6页
用户查询聚类能够帮助搜索引擎了解当前热点、用户兴趣及需求,在搜索引擎性能优化及定向广告投放等起到了非常重要的作用.基于用户查询词长度非常短的特点,提出基于Word2Vec的词向量的用户查询词表示方法.并在Word2Vec的基础上提出CT-Wo...
用户查询聚类能够帮助搜索引擎了解当前热点、用户兴趣及需求,在搜索引擎性能优化及定向广告投放等起到了非常重要的作用.基于用户查询词长度非常短的特点,提出基于Word2Vec的词向量的用户查询词表示方法.并在Word2Vec的基础上提出CT-Word2Vec神经网络语言模型.CT-Word2Vec模型不仅利用词汇的上下文信息将词转化成向量,而且还将用户的搜索点击行为融入词向量的学习过程当中.聚类实验结果表明,基于Word2Vec的词向量的查询词表示方法相对于传统的词袋法在熵、纯度衡量指标上有20%到30%的提高.基于CT-Word2Vec的词向量表示方法与Word2Vec相比有2%到4%的提升.
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关键词
查询词
聚类
Word2Vec
点击模型
CT-Word2Vec
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职称材料
题名
一种融入用户点击模型Word2Vec查询词聚类
被引量:
4
1
作者
杨河彬
贺樑
杨静
机构
华东师范大学计算机应用研究所
华东师范大学上海市多维度信息处理重点实验室
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2016年第4期676-681,共6页
基金
国家科技支撑项目(2012BAH93F03)资助
上海市科委项目(14511107000)资助
文摘
用户查询聚类能够帮助搜索引擎了解当前热点、用户兴趣及需求,在搜索引擎性能优化及定向广告投放等起到了非常重要的作用.基于用户查询词长度非常短的特点,提出基于Word2Vec的词向量的用户查询词表示方法.并在Word2Vec的基础上提出CT-Word2Vec神经网络语言模型.CT-Word2Vec模型不仅利用词汇的上下文信息将词转化成向量,而且还将用户的搜索点击行为融入词向量的学习过程当中.聚类实验结果表明,基于Word2Vec的词向量的查询词表示方法相对于传统的词袋法在熵、纯度衡量指标上有20%到30%的提高.基于CT-Word2Vec的词向量表示方法与Word2Vec相比有2%到4%的提升.
关键词
查询词
聚类
Word2Vec
点击模型
CT-Word2Vec
Keywords
query
clustering
Word2Vec
click-through
CT-Word2Vec
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种融入用户点击模型Word2Vec查询词聚类
杨河彬
贺樑
杨静
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2016
4
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