融合动态社会关系的下一个兴趣点推荐

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作者 蒋昊伦 朱金侠 孟祥福 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期659-665,共7页

下一个兴趣点推荐现有的研究工作致力于通过整合用户偏好、序列行为以及时空上下文信息,优化推荐模型的准确性和实用性。尽管如此,当前的推荐策略仍面临着两大核心挑战:用户兴趣的动态性以及用户决策受其社会关系的影响。为了应对以上问... 下一个兴趣点推荐现有的研究工作致力于通过整合用户偏好、序列行为以及时空上下文信息,优化推荐模型的准确性和实用性。尽管如此,当前的推荐策略仍面临着两大核心挑战:用户兴趣的动态性以及用户决策受其社会关系的影响。为了应对以上问题,提出一种融合动态社会关系的下一个兴趣点推荐模型。模型首先利用自注意力网络模拟用户偏好的动态变化,对序列信息、时空信息以及动态社会关系进行集成建模;其次设计了两个并行的长/短期通道,分别捕获用户的动态偏好以及上下文相关的动态社会关系;然后通过多头自注意力机制有效建模用户任意两个历史签到行为之间的长依赖关系,自适应地分配对下一个兴趣点的贡献值;最后在模型预测层利用注意力机制权衡用户长/短期偏好以及用户对兴趣点固有兴趣对用户决策的影响。在Gowalla和Brightkite这两个真实公开的数据集上进行实验,结果表明所提模型的推荐效果优于当前的下一个兴趣点推荐算法。 展开更多

关键词 下一个兴趣点推荐 动态社会关系 用户的动态偏好 自注意力网络 用户长/短期偏好

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XML图书搜索中基于用户社会关系的查询推荐方法 被引量：2

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作者 黄涵娟 李新叶 田航 《计算机应用与软件》 CSCD 2015年第2期33-36,共4页

基于关键词的图书搜索系统由于用户输入查询词的模糊性和简单性往往需要利用查询推荐技术对查询词进行扩展。目前的图书查询推荐方法不能辨别出不同用户在不同时期的图书请求意图和兴趣。提出一种基于用户社会关系的查询推荐方法,首先... 基于关键词的图书搜索系统由于用户输入查询词的模糊性和简单性往往需要利用查询推荐技术对查询词进行扩展。目前的图书查询推荐方法不能辨别出不同用户在不同时期的图书请求意图和兴趣。提出一种基于用户社会关系的查询推荐方法,首先通过分析用户个人资料信息建立用户社会关系对象集合;其次获取用户社会关系对象对图书的标记词,计算输入查询词与标记词之间的共现率并建立用户社会关系标记词推荐集合,选取与查询词共现率最高的标注词进行查询词扩展。在实际图书数据集上的实验表明,该方法大大提高了查询结果的NDCG@10值,提高用户的满意度,表明该方法具有可行性。 展开更多

关键词 XML图书搜索 查询推荐用户社会关系 兴趣对象标注词 共现率

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基于用户意图识别的查询推荐研究 被引量：14

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作者 罗成 刘奕群 +3 位作者 张敏 马少平 茹立云 张阔 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2014年第1期64-72,共9页

信息检索的效果很大程度上取决于用户能否输入恰当的查询来描述自身信息需求。很多查询通常简短而模糊,甚至包含噪音。查询推荐技术可以帮助用户提炼查询、准确描述信息需求。为了获得高质量的查询推荐,在大规模"查询-链接"... 信息检索的效果很大程度上取决于用户能否输入恰当的查询来描述自身信息需求。很多查询通常简短而模糊,甚至包含噪音。查询推荐技术可以帮助用户提炼查询、准确描述信息需求。为了获得高质量的查询推荐,在大规模"查询-链接"二部图上采用随机漫步方法产生候选集合。利用摘要点击信息对候选列表进行重排序,使得体现用户意图的查询排在比较高的位置。最终采用基于学习的算法对推荐查询中可能存在的噪声进行过滤。基于真实用户行为数据的实验表明该方法取得了较好的效果。 展开更多

关键词 查询推荐 用户意图挖掘 摘要点击模型

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基于主题与用户偏好分析的查询推荐研究 被引量：10

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作者 陆伟 张晓娟 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2012年第12期1252-1258,共7页

查询日志分析作为近年来常用的查询推荐方法，常采用基于词共现的上下文来生成查询推荐。本文利用AOL日志，在词上下文分析基础之上，采用主题分析，再结合用户偏好，进行查询推荐建模，实验结果表明：采用主题分析可以显著提升查询推... 查询日志分析作为近年来常用的查询推荐方法，常采用基于词共现的上下文来生成查询推荐。本文利用AOL日志，在词上下文分析基础之上，采用主题分析，再结合用户偏好，进行查询推荐建模，实验结果表明：采用主题分析可以显著提升查询推荐的精确度，进一步考虑用户偏好后，推荐效果又有了进一步的提升。 展开更多

关键词 查询 查询推荐 查询替换 查询主题 用户偏好

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一种融合用户学习过程的用户查询意图模型 被引量：3

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作者 张博 张斌 +1 位作者 孙达明 张书波 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第6期1640-1646,共7页

用户查询意图模型是查询扩展和查询推荐研究的一个热点。然而,日志包含的大量噪声对主流的用户查询意图模型构建过程具有较大负面影响,观察日志发现,用户试探性点击行为是日志噪声产生的一个主要原因,并由此提出了一种融合用户学习过程... 用户查询意图模型是查询扩展和查询推荐研究的一个热点。然而,日志包含的大量噪声对主流的用户查询意图模型构建过程具有较大负面影响,观察日志发现,用户试探性点击行为是日志噪声产生的一个主要原因,并由此提出了一种融合用户学习过程的用户查询意图模型。该模型对用户从试探性点击行为进行建模,从而对试探性点击行为进行识别和过滤。一系列实验结果表明,该模型在日志噪声较高的情况下能够有效过滤试探性点击产生的噪声,提高用户查询意图描述的准确率;将该模型应用于查询推荐过程后,能有效提高查询条件相似性计算的准确率,并提高查询推荐结果的准确率和召回率。 展开更多

关键词 用户查询意图模型 不相关反馈 用户学习过程 查询推荐

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查询推荐研究综述 被引量：5

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作者 张晓娟 彭琳 李倩 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第4期432-446,共15页

查询推荐是一种提高用户搜索效率的重要技术,其核心任务是帮助用户构造有效查询并以此准确描述用户信息需求。作为当今搜索引擎的核心技术之一,查询推荐吸引了学术界和工业界的广泛关注,一直以来都是信息检索领域中重要的研究主题。本... 查询推荐是一种提高用户搜索效率的重要技术,其核心任务是帮助用户构造有效查询并以此准确描述用户信息需求。作为当今搜索引擎的核心技术之一,查询推荐吸引了学术界和工业界的广泛关注,一直以来都是信息检索领域中重要的研究主题。本文以国内外会议、期刊发表的有关查询推荐研究的文献为对象,利用归纳总结方法,首先详细梳理了查询推荐中主流方法——基于简单共现信息的方法、基于图模型的方法以及融合多种信息的方法,然后总结评述了评测方法与指标,最后分析了未来可能的研究方向。 展开更多

关键词 查询推荐 查询 用户意图 查询会话

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基于朴素贝叶斯点击预测的查询推荐方法 被引量：3

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作者 石雁 李朝锋 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第10期19-22,51,共5页

查询推荐作为一种改善用户查询体验和效率的重要方式,可以帮助用户筛选并提供更加准确的查询描述。目前很多查询推荐方法主要集中在热门推荐或是基于相似度匹配的推荐上,忽略了用户的查询意图,无法有效提供个性化推荐。为此,基于对用户... 查询推荐作为一种改善用户查询体验和效率的重要方式,可以帮助用户筛选并提供更加准确的查询描述。目前很多查询推荐方法主要集中在热门推荐或是基于相似度匹配的推荐上,忽略了用户的查询意图,无法有效提供个性化推荐。为此,基于对用户查询点击日志进行分析与挖掘,训练出一个朴素贝叶斯模型,针对用户输入的查询,根据历史数据预测其与URL的点击率,再利用二分图将URL的预测点击值平均分配给相对应的每个查询项,最后结合Jaccard相似度和时间相关因子综合分析用户当前输入的查询与历史中查询的相关度,并给出推荐。实验证明了该方法的可行性并取得了较好的推荐效果。 展开更多

关键词 查询推荐 用户日志 点击预测 朴素贝叶斯 二分图 Jaccard相似度

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基于潜在语义分析的个性化查询扩展模型 被引量：13

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作者 王卫国 徐炜民 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第21期43-45,共3页

为在信息检索系统中获得更好的查询效果,提出一种混合的个性化查询扩展模型。通过潜在语义分析建立潜在语义空间,并在潜在语义空间中计算得到查询的概念相关扩展词和兴趣相关扩展词,不但有效解决了词典问题,而且满足了不同用户需求多样... 为在信息检索系统中获得更好的查询效果,提出一种混合的个性化查询扩展模型。通过潜在语义分析建立潜在语义空间,并在潜在语义空间中计算得到查询的概念相关扩展词和兴趣相关扩展词,不但有效解决了词典问题,而且满足了不同用户需求多样性和用户多兴趣点的需求。实验表明,该算法能够较好地提高搜索引擎系统的查全率、查准率,以及信息检索效率。 展开更多

关键词 潜在语义分析 用户兴趣 查询扩展 个性化推荐 信息检索

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面向个性化站点的用户检索意图建模方法 被引量：1

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作者 张瑞芳 郭克华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第6期37-43,共7页

针对个性化站点较少考虑用户检索意图的问题,提出结合交叉信息熵和词语特征信息的关键词提取方法以及结合余弦相似度和加权海明距离的文本排序方法,旨在不需要用户任何反馈的条件下,为用户推荐更满意的检索结果。通过过滤用户请求个性... 针对个性化站点较少考虑用户检索意图的问题,提出结合交叉信息熵和词语特征信息的关键词提取方法以及结合余弦相似度和加权海明距离的文本排序方法,旨在不需要用户任何反馈的条件下,为用户推荐更满意的检索结果。通过过滤用户请求个性化站点时的访问地址,获取用户浏览的网页文本内容,从中提取能够表示用户检索意图的关键词集进行重新检索后对检索结果排序,最后将排序后的结果作为推荐模块返回给用户。实验表明,利用该方法获得的查询推荐结果能够更加符合用户检索意图,提供更好的用户体验。 展开更多

关键词 个性化站点 用户意图 查询推荐 信息检索

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基于经食管超声心动图记录和基于项目协同过滤的混合推荐方法

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作者 刘星星 王晓东 姚宇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第A01期300-302,311,共4页

为提升经食管超声心动图(TEE)超声记录的临床应用价值,提高医师的工作效率,提出基于TEE超声记录和基于项目协同过滤(Item CF)的混合推荐方法,结合TEE超声记录特征和医师用户交互记录实现病例系统的个性化推荐。首先依托TEE病例查询系统... 为提升经食管超声心动图(TEE)超声记录的临床应用价值,提高医师的工作效率,提出基于TEE超声记录和基于项目协同过滤(Item CF)的混合推荐方法,结合TEE超声记录特征和医师用户交互记录实现病例系统的个性化推荐。首先依托TEE病例查询系统平台采集数据并进行预处理,包括TEE记录数据和医师用户记录数据的清洗,标出记录表中可能被作为推荐因素的项目并提取特征。然后针对不同医师查询习惯,分析医师-TEE记录交互数据,运用基于内容和Item CF的混合推荐,训练模型,同时根据医师反馈信息和TEE记录数据集的变化,动态更新推荐结果。经实验测试,形成了较稳定的推荐模型,并且在相似记录数目为50、推荐记录数目为10的情况下,推荐精度较高。 展开更多

关键词 TEE超声记录 用户交互记录 病例查询 基于内容推荐 ItemCF推荐

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交互式数据探索综述 被引量：3

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作者 王蒙湘 李芳芳 +1 位作者 谷峪 于戈 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2017年第2期171-184,共14页

大规模数据集已经超过TB和PB级,现有的技术可以收集和存储大量的信息。虽然数据库管理系统一直在不断提高提供复杂的多种数据管理的能力,但是管理查询工具并不能满足大数据的需求,如何精准理解和探索这些大规模数据集仍然是一个巨大的... 大规模数据集已经超过TB和PB级,现有的技术可以收集和存储大量的信息。虽然数据库管理系统一直在不断提高提供复杂的多种数据管理的能力,但是管理查询工具并不能满足大数据的需求,如何精准理解和探索这些大规模数据集仍然是一个巨大的挑战。交互式数据探索(interactive data exploration,IDE)的关注点是强调交互、探索和发现,能让用户从海量的数据中用最小的代价更精确地找到他们需要的信息。首先对交互式数据探索及其应用背景进行了介绍,总结了通用的探索模型和IDE的特点,分析了交互式数据探索中的查询推荐技术和查询结果优化技术的现状;随后分别对IDE原型系统进行了分析和比较;最后给出了关于交互式数据探索技术的总结和展望。 展开更多

关键词 交互式数据探索 查询推荐 查询结果优化 用户反馈 机器学习

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