一种个性化查询扩展方法

针对当前主流web搜索引擎存在信息检索个性化效果差和信息检索的精确率低等缺点,通过对已有方法的技术改进,介绍了一种基于用户历史兴趣网页和历史查询词相结合的个性化查询扩展方法。当用户在搜索引擎上输入查询词时,能根据学习到的当前用户兴趣模型动态判定用户潜在兴趣和计算词间相关度,并将恰当的扩展查询词组提交给搜索引擎,从而实现不同用户输入同一查询词能返回不同检索结果的目的。实验验证了算法的有效性,检索精确率也比原方法有明显提高。

基于概念词的特征提取方法

为解决因未考虑语义关联造成的VSM描述不准确的问题,基于知网本体库计算词语间的语义相似度,采用识别完全子图的方式生成概念词列表,再用概念词替换存在密切语义关联的词语。实验表明,该方法在改进文档特征提取效果的同时也明显降低了向量空间的维度。与不经概念词处理的特征提取方法相比,该方法在分类识别率上有一定提升。