个性化查询重写

1/1个性化查询重写第一部分个性化查询重写的概念和目的 2第二部分个性化查询重写技术类型 5第三部分个性化查询重写的用户建模方法 8第四部分个性化查询重写的重写策略 11第五部分个性化查询重写评估指标 13第六部分个性化查询重写算法实现 16第七部分个性化查询重写应用场景 19第八部分个性化查询重写未来研究方向 21

第一部分个性化查询重写的概念和目的关键词关键要点个性化查询重写的概念

-个性化查询重写是一种针对不同用户或请求上下文的查询重写技术。

-其目的是根据用户个人信息（例如搜索历史、位置、设备类型）、环境因素以及查询意图，对原始查询进行修改和优化。

-通过个性化查询重写，搜索引擎可以提供更相关、更符合个人需求的搜索结果。

个性化查询重写的目的

-提升搜索结果的相关性：个性化查询重写可以根据用户的个人信息和查询意图，将原始查询修改为更具体的搜索词，从而提高搜索结果与用户需求的匹配度。

-改善用户体验：通过提供个性化的搜索结果，用户可以更快速、更轻松地找到他们所需的信息，从而改善整体用户体验。

-促进搜索引擎的商业价值：提高搜索结果的相关性可以增加用户满意度和参与度，从而增加搜索引擎的流量和广告收入。个性化查询重写的概念

个性化查询重写是信息检索领域一项关键技术，旨在提升用户查询与相关文档之间的匹配度，进而改善搜索体验。其核心思想是利用用户历史查询记录、交互数据和个人偏好等信息，对用户输入的原始查询进行定制化调整，使其更符合用户的真实查询意图。

个性化查询重写的目的

个性化查询重写的目的是通过以下途径提升搜索引擎的性能：

*准确性：个性化查询重写可以考虑用户过去的搜索行为和偏好，从而更加准确地理解用户的查询意图，并返回更相关的搜索结果。

*相关性：通过个性化定制，查询重写可以根据用户兴趣和背景知识，将原始查询重写为更相关的形式，从而扩大检索范围并提高结果质量。

*多样性：个性化查询重写有助于打破同质化搜索结果的格局，为用户提供更多个性化和多样化的搜索结果，满足不同用户的不同需求。

*效率：个性化查询重写可以缩小搜索范围并提高相关度，减少用户浏览大量无关结果的时间和精力，提升搜索效率。

*用户体验：个性化查询重写通过满足用户的独特查询需求，可以显著提升用户搜索体验，增强用户黏性和忠诚度。

个性化查询重写的技术

个性化查询重写涉及多种技术，包括：

*查询扩展：根据用户历史查询记录和本体知识库，将原始查询扩展为更详细和具体的形式。

*查询细化：消除查询中的歧义词和噪音词，以提高查询的明确性。

*查询翻译：将用户输入的自然语言查询翻译成更适合搜索引擎理解的查询形式。

*查询推荐：基于用户历史查询记录和当前查询上下文，向用户推荐相关的查询建议。

*查询意图识别：分析用户查询文本和交互数据，识别用户背后的查询意图。

个性化查询重写的应用

个性化查询重写广泛应用于各种信息检索系统，包括：

*网络搜索引擎：Google、百度等主要搜索引擎都采用了个性化查询重写技术，以提升用户搜索体验。

*电子商务搜索：亚马逊、阿里巴巴等电子商务平台利用个性化查询重写，根据用户购物历史和偏好，为用户提供个性化的搜索结果。

*新闻搜索：个性化查询重写可以根据用户感兴趣的新闻主题定制搜索结果，为用户提供更符合其口味的新闻资讯。

*社交媒体搜索：在社交媒体平台上，个性化查询重写可以根据用户的关注列表和互动历史，提供个性化的搜索结果，增强用户社交体验。

个性化查询重写的挑战

个性化查询重写的实现面临一些挑战，包括：

*数据隐私：收集和使用用户个人数据可能会引起隐私担忧，需要在个性化和隐私保护之间取得平衡。

*数据质量：用户查询数据可能存在噪音和错误，影响个性化查询重写的准确性。

*冷启动问题：对于新用户或从未搜索过相关主题的用户，个性化查询重写难以发挥作用。

*算法复杂度：个性化查询重写算法通常比较复杂，在实际应用中需要考虑效率和可扩展性。

总结

个性化查询重写作为一项关键的信息检索技术，通过定制化调整用户查询，提升查询匹配度，从而改善搜索体验。其目的在于提高搜索准确性、相关性、多样性和效率，最终提升用户满意度。个性化查询重写的实现涉及多种技术，并面临数据隐私、数据质量和算法复杂度等挑战。随着信息检索技术的不断发展，个性化查询重写将继续发挥重要作用，为用户提供更个性化和满意的搜索服务。第二部分个性化查询重写技术类型关键词关键要点基于用户行为的个性化重写

1.利用用户历史查询、点击和浏览数据，识别用户查询意图和偏好。

2.结合机器学习算法，根据用户行为预测查询结果，进行个性化重写。

3.提升查询相关性，改善用户体验，增加用户满意度。

基于搜索历史的个性化重写

1.跟踪用户过去的搜索历史和查询结果，分析用户的搜索模式和兴趣。

2.根据用户历史搜索记录，推荐与先前查询相关的搜索结果，提供个性化建议。

3.提高搜索效率，减少用户重复查询，增强用户查询体验。

基于地理位置的个性化重写

1.利用用户地理位置信息，识别用户的区域偏好和兴趣。

2.根据用户所在位置，调整搜索结果，显示与当地相关的商家、景点和信息。

3.提高搜索结果与用户的相关性，满足不同区域用户的特定需求。

基于社交媒体的个性化重写

1.分析用户在社交媒体上的行为和兴趣，获取用户偏好和社会关系网络。

2.结合社交媒体数据，个性化搜索结果，显示与用户社交圈内流行或相关的信息。

3.增强用户搜索中的社交体验，提供更个性化和相关的搜索结果。

基于兴趣图谱的个性化重写

1.构建用户的兴趣图谱，描述用户的兴趣爱好、知识领域和偏好。

2.根据兴趣图谱，过滤和排序搜索结果，展示与用户兴趣最相关的结果。

3.提高搜索结果的准确定位，提供符合用户需求的个性化信息。

基于多模态的个性化重写

1.利用文本、图像、视频等多模态数据，识别用户的查询意图和偏好。

2.结合多模态信息交互和融合技术，生成更全面、个性化的搜索结果。

3.提升用户搜索交互体验，增强查询重写的准确性和相关性。个性化查询重写技术类型

个性化查询重写技术旨在根据用户的历史交互、个人资料和上下文信息定制查询。以下是一些常见的个性化查询重写类型：

#基于历史的重写

*交互式重写：重写基于用户与搜索引擎的先前的交互，例如查询历史、点击和收藏。系统分析用户的交互模式并提取相关线索，以优化后续查询。

*基于会话的重写：重写考虑当前会话中的查询，包括查询顺序、查询之间的时间间隔以及用户与结果页面的交互。它利用这些信息推断用户的意图并相应地调整查询。

#基于个人资料的重写

*基于人口统计的重写：重写根据用户的个人资料信息（例如年龄、性别、地理位置）进行定制。通过了解用户的背景和兴趣，系统可以针对用户定制查询，提供更相关的结果。

*基于偏好的重写：重写根据用户的兴趣和偏好进行调整。这些信息可以从显式反馈（例如用户评级或首选项）或隐式反馈（例如点击行为或停留时间）中收集。通过考虑用户的偏好，系统可以过滤掉无关的结果，提供高度相关的结果。

#基于上下文信息的重写

*基于位置的重写：重写根据用户的当前位置进行定制。通过利用设备的位置数据或用户浏览的网站的IP地址，系统可以提供与用户位置和环境相关的查询。

*基于时间敏感的重写：重写考虑查询的时间上下文。系统分析用户查询的时间模式，并调整查询以反映时间相关性。例如，对于当前时间的查询，系统可能会突出显示最新的结果或事件。

*基于设备的重写：重写根据用户的设备类型进行定制，例如台式机、笔记本电脑或移动设备。系统可以根据设备的屏幕尺寸、输入选项和网络连接等因素调整查询和结果的呈现。

#混合重写

混合重写技术结合了多种重写类型，以提供更加个性化的体验。例如，一个系统可以利用交互式重写、基于偏好的重写和基于位置的重写来创建一个高度定制的查询，满足用户的独特需求。

个性化查询重写技术的优点

个性化查询重写提供了许多优点，包括：

*提高相关性：定制的查询可生成更相关的结果，与用户的意图和上下文高度匹配。

*节省时间：用户无需花时间手动修改查询即可获得所需的答案。

*提高用户满意度：定制的体验可以增强用户满意度，并鼓励用户与搜索引擎进行更多的交互。

*增加参与度：更相关的结果可以增加用户点击率和参与社交媒体分享。

*获取洞察力：重写技术可以提供有关用户兴趣和偏好的宝贵洞察力，可以用于产品开发和营销活动。

未来趋势

个性化查询重写是一个不断发展的领域，预计未来会出现以下趋势：

*人工智能（AI）的整合：AI技术将用于增强重写算法，使其能够从更广泛的数据源中学习和推断。

*自然语言处理（NLP）的进步：NLP技术的进步将提高系统理解用户意图的能力，从而产生更准确的重写。

*多模态重写：重写技术将扩展到考虑来自不同模式（例如图像、视频、文本）的信息，以提供整体的个性化体验。

*实时重写：重写技术将变得更加实时，能够响应用户的动态需求和上下文变化。

*个性化结果的多样性：重写技术将努力提供多样化的结果，以满足用户对不同观点和信息的渴望。第三部分个性化查询重写的用户建模方法关键词关键要点【用户画像建模】

1.根据用户的历史搜索行为、点击记录、收藏记录等数据，构建用户画像，包括用户兴趣、专业领域、语言偏好等属性。

2.利用机器学习算法，对用户属性进行聚类分析，识别不同类型用户的查询特征和偏好。

3.通过用户画像，理解用户的搜索意图，并根据用户偏好定制查询重写规则。

【基于会话的建模】

个性化查询重写中的用户建模方法

1.基于隐式反馈的用户建模

1.1点击率模型(CTR)

CTR模型旨在预测用户是否会点击特定的查询结果。通过考虑用户过去点击的行为和查询结果的相关性，CTR模型可以识别对用户更具吸引力的结果，并对其进行排序。

1.2交互信息

除了点击率，还可考虑其他交互信息，例如停留时间、鼠标悬停和页面滚动。这些信息可以提供有关用户兴趣和参与度的见解。

1.3会话上下文

会话上下文是指用户在当前查询之前的查询和交互。考虑会话上下文可以捕获用户的查询意图的演变，并提供定制化结果。

2.基于显式反馈的用户建模

2.1用户查询

用户的查询本身是了解用户兴趣和意图的宝贵来源。通过分析查询的语言和结构，可以识别相关的主题、实体和用户偏好。

2.2用户反饋

用户可以通过评级、评论或调查提供显式反馈，表示他们对查询结果的满意度。此类反馈可用于优化查询重写模型，以提高结果相关性。

2.3用户画像

用户画像是用户个人特征（例如年龄、性别、职业）和行为模式（例如搜索历史、购买习惯）的集合。通过收集和分析这些信息，可以创建个性化的用户模型。

3.混合用户建模

混合用户建模结合了显式和隐式反馈的方法，以创建更全面的用户模型。

3.1监督学习

监督学习算法利用带标签的数据（用户反馈）来训练模型，以预测用户在特定查询上的行为。然后可以使用训练好的模型来重写查询，并生成相关的结果。

3.2无监督学习

无监督学习算法处理未标记的数据（例如点击率日志）。这些算法可以发现用户行为模式和兴趣的潜在模式，从而提供个性化的查询重写。

4.用户建模的挑战

4.1数据稀疏性

对于一些用户，可能没有足够的交互数据来构建准确的用户模型。

4.2隐私问题

收集和使用用户数据时，需要考虑隐私问题。需要采取措施来保护用户数据的安全和匿名性。

4.3模型漂移

随着用户行为和兴趣的不断变化，用户模型可能会随着时间的推移而漂移。需要定期更新模型，以反映这些变化。

5.用户建模的应用

个性化查询重写中的用户建模具有广泛的应用，包括：

*个性化搜索结果：根据用户的兴趣和偏好提供量身定制的结果。

*查询扩展：添加相关术语和查询到用户的原始查询中，以提高结果相关性。

*用户细分：将用户划分为具有相似兴趣和行为的组，以便进行有针对性的营销和推荐。第四部分个性化查询重写的重写策略关键词关键要点【查询日志分析】

1.收集和分析用户的查询日志，识别常见查询模式和用户查询意图。

2.将查询日志与用户个人资料、交互记录和其他数据相结合，提取个性化查询重写线索。

3.使用统计方法和机器学习算法，发现用户查询意图与查询重写规则之间的关联。

【上下文语义理解】

个性化查询重写的重写策略

#基于文档的重写

*内容扩展：将原始查询扩展为更详细的查询，包括相关短语、同义词和上位词。

*术语替换：使用与用户偏好相关或与用户历史查询相关的同义词或相关术语替换原始查询中的术语。

*实体识别和链接：将查询中的实体链接到知识库或本体，以获取更详细的信息并扩展查询。

#基于用户的重写

*用户偏好建模：利用用户浏览历史、搜索行为和社交资料等数据构建用户偏好模型，以识别用户感兴趣的主题。

*个性化查询推荐：基于用户偏好模型推荐与用户兴趣相关的相关查询，供用户选择或扩展查询。

*上下文感知重写：考虑用户当前正在浏览的页面或文档的内容，以personnaliser查询重写。

#基于协同过滤的重写

*查询日志分析：分析用户查询日志，以识别具有类似搜索行为的用户。

*查询集群：将具有相似意图的查询分组到集群中，并根据集群重写查询。

*邻居聚合：利用用户的邻居（即具有类似搜索行为的用户）的查询历史来丰富和扩展查询。

#基于机器学习的重写

*查询意图分类：使用机器学习模型对查询进行分类，以识别其背后的意图。

*意图感知重写：根据查询的意图调整重写策略，例如扩展信息查詢或执行动作查詢。

*神经查询重写：利用神经网络模型学习查询的语义表示，并使用这些表示进行查询重写。

#其他重写策略

*拼写纠正：自动更正查询中的拼写错误。

*同义词扩展：将原始查询扩展为包含同义词的变体。

*短语查询：将查询中的多个词语分组为短语，以提高相关性。

*模糊搜索：允许在查询中包含模糊术语，例如“类似于”或“大约”。

#重写策略的优点

*提高查询相关性，提供更准确的结果。

*减少用户的搜索次数和交互时间。

*提高搜索引擎的用户体验和满意度。

*有助于针对特定用户群定制搜索结果。

*促进电子商务和广告中的个性化。

#重写策略的挑战

*构建准确的用户偏好模型和查询意图分类器。

*处理查询歧义和用户偏好的动态变化。

*平衡查询扩展和特定性之间的取舍。

*确保重写策略符合隐私和道德准则。第五部分个性化查询重写评估指标关键词关键要点主题名称：用户满意度

1.用户满意度指标衡量用户对重写查询的满意程度，例如点击相关结果的次数、停留时间和返回检索系统查询的频率。

2.可以使用用户调查、日志分析和其他定性方法来收集有关用户满意度的反馈。

3.高用户满意度表明重写查询有效地理解用户意图并提供相关结果。

主题名称：查询相关性

个性化查询重写评估指标

1.准确性

*相关性（Relevance）：个性化查询重写的结果与用户意图相关，能够满足用户的需求。

*准确度（Accuracy）：个性化查询重写会产生与用户历史查询和行为相关的准确结果，而非猜测或假设。

2.效率

*响应时间（ResponseTime）：个性化查询重写应该能够快速对用户的查询做出响应。

*资源消耗（ResourceConsumption）：个性化查询重写算法不应消耗过多的系统资源，例如CPU时间和内存。

3.可扩展性

*处理量（Throughput）：个性化查询重写系统能够处理大量并发的用户查询。

*数据增长（DataGrowth）：系统能够有效地处理不断增长的用户数据和历史记录。

4.个性化

*用户相关性（UserRelevance）：个性化重写结果根据用户的个人喜好和过去的互动进行定制。

*上下文感知性（ContextualAwareness）：重写考虑了用户的当前上下文，例如位置、设备类型和浏览历史。

5.质量

*结果多样性（ResultDiversity）：重写结果提供了一系列与用户查询相关的，但不重复的内容。

*新鲜度（Freshness）：重写结果包含最新、相关的信息。

*质量评分（QualityScore）：重写结果由搜索引擎或其他外部来源（例如专家评级）对其质量评分。

6.用户体验

*清晰度（Clarity）：重写结果清晰易懂，不会混淆用户。

*连贯性（Coherence）：重写结果与用户的初始查询连贯一致，提供了无缝的用户体验。

*参与度（Engagement）：个性化重写提高了用户的参与度，促使他们与搜索结果进行交互。

7.业务指标

*点击率（Click-ThroughRate）：个性化查询重写导致更高的点击率，表明用户点击了重写后的查询。

*查询深度（QueryDepth）：个性化查询重写会增加用户的查询深度，这意味着他们进行更多的搜索并探索更深入的内容。

*会话时长（SessionDuration）：个性化查询重写会延长用户的会话时长，表明他们更愿意使用搜索引擎。

*转化率（ConversionRate）：个性化查询重写会提高转化率，例如点击购买按钮或订阅服务。

评估方法

评估个性化查询重写的性能可以采用以下方法：

*用户研究：收集用户反馈并分析他们的搜索体验，以了解个性化的有效性。

*日志分析：分析搜索引擎日志数据，以衡量点击率、查询深度和会话时长等指标。

*A/B测试：将个性化查询重写与基线比较，以确定改进的统计显着性。

*外部评级：使用外部服务或专家来对重写结果的质量进行评价。第六部分个性化查询重写算法实现关键词关键要点用户历史查询特征

1.利用浏览记录、搜索记录等历史交互数据，提取用户兴趣关键词、浏览模式、查询习惯。

2.将历史查询特征抽象为向量或嵌入，用于刻画用户的个性化偏好和信息需求。

3.通过引入注意力机制、神经网络等模型，对历史查询特征进行加权和聚合，突出用户近期或相关查询的权重。

语义理解与扩展

1.采用词义消歧、词向量、知识图谱等自然语言处理技术，理解查询中的关键实体、概念和意图。

2.根据语义相似性度量，扩展查询关键词和候选结果，满足用户潜在的信息需求。

3.考虑语义上下文的上下文嵌入，动态调整查询的含义，提升查询重写的准确性和多样性。个性化查询重写算法实现

个性化查询重写旨在根据用户历史数据和上下文信息，修改原始查询，以提高相关性并增强用户体验。实现个性化查询重写算法通常涉及以下关键步骤：

1.用户建模：

*构建用户模型，捕获用户的兴趣、偏好和交互模式。

*通过分析搜索历史记录、点击数据、社交媒体活动和其他相关行为，了解用户。

*使用机器学习或统计方法识别模式和提取特征。

2.上下文感知：

*提取查询时相关的上下文信息，例如用户设备、地理位置、时间和浏览历史记录。

*这些信息有助于理解用户的意图和需求，从而进行更精确的重写。

3.查询分析：

*对原始查询进行语法和语义分析，识别实体、关系和意图。

*利用语言模型、知识图谱和本体论来解释查询并提取隐含含义。

4.重写策略：

*根据用户模型和上下文信息，应用个性化重写策略。

*策略可能包括：

*同义词扩展：用同义词或更相关的术语替换查询词。

*实体识别：将查询实体链接到知识图谱或本体论中的特定概念。

*查询关系建模：识别查询中表达的关系并将其纳入重写。

*上下文交互：使用上下文信息来修改查询，使其与用户当前任务或兴趣相关。

*个性化排序：根据用户偏好和历史数据，重新排序结果。

5.重写生成：

*根据应用的重写策略生成新的重写查询。

*利用语言模型或模板来产生语法上正确的查询。

*确保重写查询在保留原始意图的同时，提高与用户的相关性。

6.评估和反馈：

*使用相关性指标（例如点击率、停留时间）评估重写算法的性能。

*根据评估结果，调整重写策略或用户模型，以持续提高算法的有效性。

典型算法框架：

*协同过滤：基于用户相似性，利用其他用户的搜索和点击数据进行重写。

*基于规则的重写：使用预定义规则集，根据用户历史记录或上下文信息修改查询。

*神经网络：利用深度学习模型，根据用户和上下文特征自动学习重写策略。

*混合方法：结合不同算法的优势，实现个性化和适应性更强的重写。

实现考虑：

*算法复杂度和效率

*用户隐私和数据安全

*可扩展性和可维护性

*实时性和可扩展性

*对不同语言、文化和域的适应性

通过仔细设计和实现，个性化查询重写算法可以显著提高用户体验，提供更加相关和有用的搜索结果。第七部分个性化查询重写应用场景关键词关键要点主题名称：个性化查询重写提升电子商务相关性

1.动态产品推荐：根据用户历史浏览记录、购物行为等数据，为用户提供精准的产品推荐，提升用户购物体验。

2.个性化搜索结果：根据用户个人偏好、历史搜索记录等信息，定制搜索结果，提供最符合用户需求的商品信息。

3.精准广告定位：通过个性化查询重写，可以更准确地识别用户需求，为用户推荐最相关、最具吸引力的广告内容。

主题名称：个性化查询重写优化用户体验

个性化查询重写应用场景

个性化查询重写是一种增强搜索体验的有效技术，它可以根据用户的个人偏好和上下文信息调整查询。其应用场景广泛，包括：

1.个性化搜索结果

*根据用户浏览历史、搜索记录和位置信息，重写查询以提供更符合用户兴趣和需求的结果。

*比如，如果用户经常搜索旅行相关内容，查询“机票”将被重写为“从上海到北京的机票”。

2.模糊查询改进

*当用户输入模糊或含糊不清的查询时，个性化重写可以利用用户偏好和上下文信息来澄清意图。

*比如，如果用户搜索“好餐馆”，重写后的查询可能是“距离我最近的四川餐馆”。

3.多模态搜索

*结合文本、图像、语音和视频等多种查询模式，个性化重写可以提供更全面和相关的结果。

*比如，用户可以使用语音查询“找一张猫的照片”，重写后的查询将包括“可爱”、“小猫”等关键词。

4.意图抽取

*从查询中提取用户的搜索意图，以提供更准确和有用的结果。

*比如，如果用户搜索“如何制作蛋糕”，重写后的查询将明确指出所需的食谱类型（例如，巧克力蛋糕）。

5.实体识别和链接

*识别查询中的实体（例如，人、地点、事物）并将其链接到相关数据库，以提供更丰富的搜索结果。

*比如，如果用户搜索“奥巴马”，重写后的查询将链接到奥巴马的维基百科页面。

6.查询纠错

*检测并纠正查询中的拼写错误、语法错误和语义错误，以提高搜索精度。

*比如，如果用户搜索“apple”，重写后的查询将更正为“apple”。

7.相关查询建议

*根据用户查询和个人偏好，提供相关查询建议，以扩展搜索范围并发现新内容。

*比如，如果用户搜索“iPhone”，重写后的查询将建议“iPhone14”或“iPhone配件”。

8.个性化广告

*根据用户的搜索历史和偏好，定制搜索结果页面的广告，提高广告的相关性和点击率。

*比如，如果用户经常搜索运动鞋，重写后的查询将展示与运动鞋相关的广告。

9.用户行为分析

*分析用户的搜索行为，识别模式和偏好，以改善个性化重写模型。

*比如，如果用户经常在周末搜索电影，重写后的查询将优先显示周末上映的电影。

10.内容推荐

*根据用户的搜索历史和兴趣，推荐相关内容，以满足用户的信息需求。

*比如，如果用户搜索“烹饪技巧”，重写后的查询将推荐有关烹饪技巧的博客或视频。第八部分个性化查询重写未来研究方向关键词关键要点多模态查询理解

1.探索融合文本、图像、音频等多模态信息，提升查询理解的全面性。

2.利用多模态预训练模型，学习不同模态之间的潜在关联，增强查询语义表示。

3.研究多模态上下文融合技术，将查询与相关文档的多模态信息关联起来，提高检索相关性。

用户意图挖掘

1.提出基于深度学习或强化学习的方法，自动识别用户的搜索意图，如导航意图、信息意图或交易意图。

2.研究复杂用户意图识别技术，处理多轮对话、模棱两可查询和隐式意图的场景。

3.利用用户行为数据和文档语义分析，构建用户意图图谱，辅助查询重写。

个性化查询重写模型

1.设计基于图神经网络或Transformer的模型，考虑用户历史搜索记录、浏览偏好和文档交互等个性化信息。

2.探索知识图谱增强策略，将领域知识注入查询重写模型，提高重写质量和相关性。

3.研究基于对抗学习的鲁棒性增强方法，提升个性化查询重写模型对查询修改和对抗样本的抵抗力。

查询质量评估

1.建立基于人类评价的查询质量评估标准，衡量个性化查询重写的准确性和相关性。

2.探索自动查询质量评估方法，