企业级搜索引擎中结果聚类和查询补全技术

目前,搜索引擎技术发展迅速.但从用户的使用效果来看,传统的搜索引擎技术功能基本相似,在具体实现上仍有待提高.从提升用户体验角度出发,解决传统搜索引擎的搜索结果不能体现类别信息,并且搜索过程没有相应的智能提示的问题.研究基于Nutch的检索技术的特性和应用方法,实现了企业级搜索引擎中的搜索结果自动聚类和查询补全技术.实验结果表明,结果聚类和查询补全技术有效地提升了搜索引擎的搜索体验,增强了系统的使用价值和智能性,系统可靠性高.

基于深度学习的查询建议综述

查询建议是当今搜索引擎必不可少的一个组成部分,它可以在用户输入完整查询前提供查询候选项,帮助用户更准确、更快速地表达信息需求.深度学习技术有助于提升查询建议的准确度,成为近年来推动查询建议发展的主流技术.主要对基于深度学习的查询建议研究现状进行归纳整理与分析对比,根据深度学习应用阶段不同,把其分为生成式查询建议与排名式查询建议2类,分析其中每种模型的建模思路和处理特征.此外还介绍了查询建议领域常用的数据集、基线方法与评价指标,并对比其中不同模型的技术特点与实验结果.最后总结了基于深度学习的查询建议研究目前面临的挑战与未来发展趋势.