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基于语言学知识的查询个性化潜力预测

Predicting Query Potential for Personalization Based on Linguistic Knowledge

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【作者】 陈晨赵铁军李生杨沐昀齐浩亮

【Author】 CHEN Chen1,ZHAO Tiejun1,LI Sheng1,YANG Muyun1,QI Haoliang2(1.School of Computer Science and Technology,Harbin Institute of Technology,Harbin,Heilongjiang 150001,China; 2.Department of Computer Science,Heilongjiang Institute of Technology,Harbin,Heilongjiang 150050,China)

【机构】 哈尔滨工业大学计算机学院黑龙江工程学院计算机系

【摘要】 大多数关于个性化信息检索的研究都是针对所有查询的,很少有研究试图回答哪些查询将受益于个性化信息检索。从大规模知识库中挖掘大量的语言学知识,用于预测查询的个性化潜力,这些知识包括概念词、歧义词、同义词等。使用语言学知识作为特征,预测查询的个性化潜力,可以减少查询日志的数据稀疏问题的影响。实验结果表明该方法的有效性和可行性。

【Abstract】 Most of the previous studies on the personalized search are generally designed for all queries,and few have tried to answer which queries can benefit from personalization.In this paper,we mine linguistic knowledge from the large-scale human knowledge base to predict query potential for personalization.The acquired linguistic knowledge includes conceptual terms,ambiguous terms and synonymous terms,which are adopted to design corresponding features for predictive models.The knowledge mined from Wikipedia alleviates the data sparseness of query logs.The experiment results indicate the effectiveness and feasibility of our approach.

【基金】 国家自然科学基金重点资助项目(60736044)
  • 【文献出处】 中文信息学报 ,Journal of Chinese Information Processing , 编辑部邮箱 ,2012年06期
  • 【分类号】TP391.3
  • 【被引频次】2
  • 【下载频次】124
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