【摘 要】
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当今互联网信息纷繁复杂,搜索引擎为互联网用户提供了良好的信息搜索体验。而搜索引擎的查询词补全技术又进一步提高了搜索引擎质量,为用户提供了更优质的搜索服务。目前查询
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当今互联网信息纷繁复杂,搜索引擎为互联网用户提供了良好的信息搜索体验。而搜索引擎的查询词补全技术又进一步提高了搜索引擎质量,为用户提供了更优质的搜索服务。目前查询词补全技术广泛应用于各搜索引擎,但大多依赖群体智慧策略。针对用户检索需求随时间变化而不同这一问题,时间敏感查询词自动补全技术越来越成为研究热点。时间敏感查询词补全在生成查询词补全候选列表时拟合多种时间因素,呈现出与传统查询词补全不同的特点。本文针对查询词自动补全技术非个性化及时间敏感化的问题,提出了一个方法“个性化时间敏感查询词补全”来推荐时间敏感的个性化查询。首先,将用户所有桌面操作行为数据组织建立索引,并存储于用户个人计算机中；其次,用贝叶斯公式描述用户需求和时间的关联,并应用时间序列预测模型计算时间敏感值；最后,根据时间敏感权值对所有补全候选词进行排序。通过最终的在真实数据集上的实验结果对比证明,论文模型可以用于加强信息检索,特别是查询词补全推荐相关领域算法。
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