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文档简介
基于用户日志聚类的查询扩展的中期报告一、研究背景随着互联网的快速发展，搜索引擎的使用越来越广泛，用户的搜索诉求也日益增加。为了更好地满足用户的需求，搜索引擎需要根据用户的实际搜索情况，对查询进行扩展，提供更多的相关信息。查询扩展技术是一种常用的解决方法，在搜索结果中，根据用户原始查询与相关信息之间的语义关系，从相关信息中挑选出能够帮助用户解决问题的进一步信息。本文主要研究基于用户日志聚类的查询扩展技术，旨在实现更加智能化的搜索引擎。二、研究意义查询扩展技术能够显著提高搜索引擎的检索正确率和召回率，从而更好地满足用户的实际需求。传统的查询扩展方法主要是根据关键词频率和上下文语义等多个因素来进行，但是这种方法忽略了用户的实际需求和搜索习惯，往往会出现推荐结果与用户实际需求不符的情况。因此，基于用户日志聚类的查询扩展方法具有优越性，能够更准确地预测用户的意图，提高搜索引擎的搜索效果。三、研究内容本文主要研究基于用户日志聚类的查询扩展技术，在研究中主要包括以下内容：1.用户日志分析：通过对用户搜索日志的分析，把用户的搜索历史以及搜素关键词按照时间顺序组织起来，让系统了解用户的搜索习惯和个人偏好。2.聚类分析：采用聚类算法，对用户日志进行聚类分析，将相似的查询归为一类，这样可以针对每类查询进行针对性的扩展，提高推荐结果的准确性。3.查询扩展：在聚类的基础上，采用查询扩展算法，将与用户查询相似的内容推荐给用户，以完成进一步的查询扩展，提高搜索引擎的搜索效果。4.实验验证：设计实验验证方案，采用公开数据集进行实验验证，评测算法的准确性、召回率和F1指标等。四、预期目标本文预期实现基于用户日志聚类的查询扩展技术，通过实验验证证明算法的准确性和实用性。具体预期目标如下：1.设计并实现基于用户日志聚类的查询扩展方法。2.采用公开数据集进行实验，评测算法的准确性、召回率和F1指标等。3.与传统的查询扩展方法进行比较，证明基于用户日志聚类的查询扩展方法的优越性。4.研究并讨论算法的不足之处，并提出改进方案。五、研究计划1.图书查阅、论文检索和文献综述（3周）：收集与本论文相关的文献，了解当前的查询扩展技术，为研究奠定基础。2.系统设计和算法实现（5周）：根据研究内容，设计并实现基于用户日志聚类的查询扩展算法。3.实验验证和结果分析（6周）：使用公开数据集进行实验，验证算法的准确性和实用性，分析实验结果，发现算法的不足之处。4.算法改进和实验验证（4周）：根据不足之处进行算法改进，再次进行实验验证。5.论文撰写（5周）：根据上述工作，撰写论文并提交。六、文章结构本文预计分为六个部分：1.引言：介绍研究背景、意义和研究内容。2.相关工作：综述查询扩展技术的研究现状和发展趋势。3.基于用户日志聚类的查询扩展技术：设计并实现基于用户日志聚类的查询扩展方法。4.实验验证：使用公开数据集进行实验验证，比
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