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[目的/意义]实现学术查询意图的自动识别,提高学术搜索引擎的效率。[方法/过程]结合已有查询意图特征和学术搜索特点,从基本信息、特定关键词、实体和出现频率4个层面对查询表达式进行特征构造,运用Naive Bayes、Logistic回归、SVM、Random Forest四种分类算法进行查询意图自动识别的预实验,计算不同方法的准确率、召回率和F值。提出了一种将Logistic回归算法所预测的识别结果扩展到大规模数据集、提取"关键词类"特征的方法构建学术查询意图识别的深度学习两层分类器。[结果/结论]两层分类器的宏平均F1值为0.651,优于其他算法,能够有效平衡不同学术查询意图的类别准确率与召回率效果。两层分类器在学术探索类的效果最好,F1值为0.783。 相似文献
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基于AOL查询日志数据集,在不给定查询意图类目体系情况下,尝试利用查询重构来识别用户查询意图。主要探讨如何识别出能表达原查询用户意图的查询重构以及如何对识别的查询意图进行聚类两个问题。人工评测结果表明,该方法能够取得较好的实验效果。 相似文献
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[目的/意义] 通过网页分类提高搜索引擎及内容网站的检索性能,根据查询意图分类更精确地满足用户需求。[方法/过程] 以信息类中文网页为研究对象,采用人工归纳的方法构建信息类查询意图类目体系,提出根据该类目体系对信息类网页进行分类的方法,并通过实验进行验证。[结果/结论] 实验结果表明,所提出的方法具有较强的可行性,有助于精确地满足用户信息需求,提高搜索引擎及内容网站的检索性能。 相似文献
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周之诚 《现代图书情报技术》2011,27(2):87-93
对于搜索引擎返回的结果太多且较少考虑用户个性差异等缺陷,提出根据用户查询意图,实时给予多个主题的搜索建议,帮助用户更准确地描述所需信息,修正查询词与真实意图之间的差距,提高检索效率。同时运用K-means算法,对资源类别的意图特征值相似用户进行聚类,缩小查找目标对象最近邻居的范围,提高搜索建议的实时响应速度。实验结果表明,该方法是可行的。 相似文献
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[目的/意义] 用户检索中经常面临不同程度的信息搜寻困难,为更好地理解用户需求、改进检索系统,需要一种简洁有效的方法度量信息搜寻的困难程度。[方法/过程] 将用户为查询而付出的行为及时间代价作为其信息搜寻困难的体现。按照用户在会话中的行为模式划分会话类型,将查询需求被满足且代价最小的会话类型作为比较基准,用基准会话的代价衡量其他会话类型的困难程度。为优化代价的表达模型,对搜寻代价的行为指标进行相关性检验,用因子分析选择独立性、区分度好的行为特征进行建模。以国家科技图书文献中心（NSTL）日志和搜狗日志为数据集比较学术搜索与通用搜索环境,以及不同会话类型所代表的探索过程中,用户的信息搜寻困难度。[结果/结论] 在本文所度量的两种搜索系统中,用户面临的信息搜寻困难度分别为2.30和1.57,学术搜索中的困难高于通用搜索。在两种体现学术探索过程的会话中,困难度分别为2.35和4.13。本文提出的方法可以用简单的数值来概括具有多种影响因素的搜索困难,并能用于不同类型会话和搜索环境,丰富了检索系统的评估手段。 相似文献
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从Sogou查询日志中选取样本查询且进行人工标注,通过对标注后新闻查询的分析,提出能用于识别新闻意图的新特征,即查询表达式特征、查询随时间分布特征以及点击结果特征。根据这3个特征,利用决策树分类器实现查询中新闻意图的自动识别,结果发现:①新闻类查询的查询目标主要集中在特定主题信息以及娱乐类信息方面,其查询主题大多为娱乐、政治、体育与经济类信息;②相对非新闻查询,新闻查询具有更可能包含实体、随时间分布波动较大、点击结果之间相似度更高的特点;③本方法对查询中新闻意图的识别效果较好,其宏平均准确率、召回率、F值分别为 0.76、0.73、0、74。 相似文献
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传统的查询扩展方法,不能从根本上消除用户查询意图与检索结果之间的语义偏差和用户查询的歧义性问题,而交互式查询扩展可以有效地帮助用户更快捷、精确地从海量的网络资源中找到所需信息,为用户提供更满意的搜索结果。综合运用文献调研和问卷调查法,从用户使用及需求情况、使用原因、评价及建议等维度对交互式查询扩展进行实证分析。提出操作方式简单化、查询扩展个性化、交互显示人性化、检索结果精确化、检索环境移动化是交互式查询扩展的研究重点和主要发展方向。 相似文献
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查询扩展技术通过向初始查询请求加入相似或相关的词,组成更为准确的扩展查询表达式,来减少查询请求与相关文献在表达上的不匹配现象,改善检索性能.与传统的查询扩展不同,XML查询扩展不仅要对文档内容进行有效扩展,而且还要考虑结构扩展.本文提出了一种基于伪反馈的XML查询扩展方法,将初始检索结果聚类,获得与查询请求最为相关的文档簇,然后在文档簇中抽取词组,找到符合用户查询意图的扩展查询词组,并在扩展查询词组的基础上进行结构扩展,最终形成完整的"内容+结构"的查询扩展表达式.相关实验结果表明,相对没有扩展的查询,所提方法具有更好的精度. 相似文献
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[目的/意义] 揭示移动图书馆用户的查询式构造行为特征,并为移动图书馆的检索功能改进提出建议。[方法/过程] 采用系统日志挖掘法,根据某高校移动图书馆为期一个月的用户日志,通过统计分析方法,利用互信息值、查询式多样性、查询式丰富性、学科分布、持续时间等指标考察移动图书馆用户的查询式关联性、查询重构模式、查询式主题等方面。[结果/结论] 移动图书馆用户的查询式互信息值普遍较低,即查询式在内容上的关联性较弱;重复模式和直线模式是最常见的重构模式,即移动图书馆用户反复搜索同一查询式;移动图书馆用户的搜索兴趣集中在人文社科领域,用户对相同主题查询式的搜索行为具有持续性。建议增加查询推荐功能、自动纠错功能和高级检索功能,以提高移动图书馆检索服务的查全率和查准率。 相似文献
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[目的/意义]用户的检索式行为是用户信息搜索的重要环节,本文拟通过综述的形式对这些研究进行梳理,形成较为完整的综述。[方法/过程]通过对国内外相关文献的梳理,将检索式构建行为划分为检索词、检索式和会话层三个层面,以及词汇、语法和语义三个维度,对每个维度及不同维度之间的研究的区别与联系进行讨论,并对检索式的重构行为、检索式的质量和效果评估、以及影响用户检索式行为的要素等几个方面的相关研究进行总结。[结果/结论]已有研究对于检索式行为中的检索词和检索式的词汇研究较为丰富,未来需要增加对检索式的语法和语义的研究,以便深入理解用户的检索式构成特征。另外,关于检索式重构的类别和模式的自动识别的探索有所不足。在检索式的质量和效果评估方面,还需结合多种情境因素,更深入地研究易于用户理解和利于其搜索的检索式推荐模式。 相似文献
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[目的/意义] 探析硕士研究生网络学术信息查寻行为中的情绪作用机制，以深化信息查寻行为中情绪问题的研究。[方法/过程] 通过半结构化访谈法，收集网络环境下25位硕士研究生学术信息查寻活动的相关数据，使用三级编码对质性数据进行分析，提炼其信息查寻行为中的情绪特征与行为特征。[结果/结论] 硕士研究生在网络学术信息查寻行为过程中会产生不同类型的情绪效价和情绪唤醒度，前者包括积极情绪、中性情绪和消极情绪，后者包括高唤醒度、中唤醒度和低唤醒度；情绪效价与情绪唤醒度将引发不同类型的积极行为与消极行为。 相似文献
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[目的/意义]研究网络环境中学术用户的探索式搜索行为特征,设计专业的信息服务策略,帮助馆员精准定位用户需求,提高服务的准确率。[研究设计/方法]以探索式信息搜索的3个不确定性为核心,整合探索式搜索行为的知识构建、问题情境与认知阶段,分析用户的领域知识和搜索技能对探索式搜索行为的影响。[结论/发现]根据先验知识集合将学术用户分为4种类型,结合用户搜索过程中的不确定种类与认知阶段,分别提供基础型、辅助型、辅导型和专业型服务。[创新/价值]围绕探索式搜索行为的不确定性,提出探索式搜索行为的认知过程框架及分类型分阶段信息服务策略。 相似文献
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在综合国内学术信息检索服务的现状和现有理论方法研究的基础上,以检索词推荐为研究对象,构建基于文献特征项共现网络的学术信息检索词推荐模型。模型包括基础文献存储模块、文献特征项抽取模块、文献特征项共现网络预处理模块、基于特征项的文献检索模块及检索词服务前端5个部分。利用实验验证基于特征项的共现网络用于检索词推荐的可行性,结果表明推荐模型结果与各检索项的检索词更具有相关性,推荐质量较好。 相似文献
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[目的/意义] 探讨高校图书馆用户在使用图书馆OPAC系统查找相关资源时调整提问的行为模式。[方法/过程] 以北京师范大学图书馆OPAC日志数据为对象,采用S.Y.Rieh与Xie Hong提出的提问调整模式类型,利用内容分析法对提问日志进行内容编码和统计分析。[结果/结论] 高校图书馆用户的OPAC提问调整基本模式与网络信息检索提问调整模式基本一致,并且,在动态调整模式过程中,还可以细化为直线、阶梯、锯齿、凹凸、循环等子模式。针对如何优化OPAC系统和提升用户信息素养提出若干建议。 相似文献