结合概念语义空间的语义扩展技术研究

查询扩展是在原查询词的基础上加入相关的词或者词组,以克服自然语言的"二义性"问题,改进查询意愿的描述。在概念语义空间中进行查询词扩展,可以充分挖掘出查询词之间的关联程度,在整体上把握查询意愿。利用WordNet语义词典中的上下文关系和相似度关系为各个原始查询词构建语义树,并将这些语义树向上溯源建立完整的概念语义空间,以共现信息为特征参数对扩展源中的词进行筛选,以避免过度扩展引起查询语义漂移。还引入动态观察窗口加权模型,以强化共现信息对单词之间关联度的表示。实验结果表明,该扩展算法比传统伪相关反馈算法的扩展质量有明显提高。

一种局部协同过滤的排名推荐算法

基于矩阵分解模型、时间因素和排名模式,提出一种局部协同过滤的排名推荐算法,并放松用户对项目的评分矩阵是低秩的这一假设,假设用户对项目的评分矩阵是局部低秩的,即评分矩阵在某个用户项目序偶的近邻空间内是低秩的。修改信息检索中常用的评价指标平均倒数排名(mean reciprocal rank,MRR)函数,使其适合评分数据集合,然后对其进行平滑化操作和简化操作,最后直接优化这一评价指标。提出的算法易于并行化,可以在大型的真实数据集合上运行。试验结果表明该算法能提升推荐的性能。