کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4948175 | 1439609 | 2016 | 9 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
An incremental model on search engine query recommendation
ترجمه فارسی عنوان
یک مدل افزایشی در پیشنهاد پرس و جو موتور جستجو
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
توصیه پرس و جو، تجزیه و تحلیل ورودی درخواست بهینه سازی محدب، روش به روز رسانی افزایشی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Search engine query recommendation based on mining query logs has been considered as an important and useful method of facilitating users to retrieve information. However, the log data evolves quickly. Existing query recommendation approaches have to rebuild the models when new log data arrive. In this paper, we extend the query ranking model (QRM) proposed in our previous work (Wang et al., 2015) [1] to an adaptive model in which new coming log data is incrementally added, so that the recommendation model is kept up-to-date. The experimental results have demonstrated that the proposed incremental query ranking model (IQRM) is able to recommend queries more efficiently than re-building QRM on evolving log data without losing accuracy.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 218, 19 December 2016, Pages 423-431
Journal: Neurocomputing - Volume 218, 19 December 2016, Pages 423-431
نویسندگان
JianGuo Wang, Joshua Zhexue Huang, Dingming Wu, Jiafeng Guo, Yanyan Lan,