文献

J-GLOBAL ID：201802228155321991   整理番号：18A1574346

質問意図認識と主題モデリングに基づく文書検索アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Document Retrieval Algorithm Based on Query Intent Identification and Topic Modeling

著者 (2件)： Yan Rui (武漢大学計算机学院,武漢,430072) ,  Li Shijun (武漢大学計算机学院,武漢,430072)
資料名： Jisuanji Gongcheng  (Jisuanji Gongcheng)
巻： 44  号： 3  ページ： 189-194  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2532A  ISSN： 1000-3428  CODEN： JISGEV  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 伝統的検索エンジンは,利用者に質問キーワードを含む文書だけを返して,利用者の真の情報需要を無視した。そのため、文書検索を個人化推薦問題と見なし、質問意図識別の主題モデル個人化検索アルゴリズムを提案した。ユーザの検索履歴を,潜在的Dirichlet分布主題のモデル化によってモデル化し,そして,検索履歴の主題モデルと組み合わせて,ユーザの質問の潜在的意図を認識し,そして,文書集合のKL距離を,文書集合にランク付けし,そして,最後に,利用者個人化検索文書リストに戻った。実験結果は,協調類似性計算とユーザクラスタリングに基づく推薦アルゴリズムと比べて,アルゴリズムが個人的検索をより正確で効率的に提供できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 検索エンジン ,  *モデリング ,  *アルゴリズム ,  類似性 ,  *文献検索 ,  モデル ,  等級づけ ,  情報需要 ,  キーワード ,  クラスタ化
準シソーラス用語： 推薦アルゴリズム ,  Dirichlet分布 ,  検索履歴 ,  個人化推薦 ,  *検索アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： search engine ,  query intent ,  document retrieval ,  personalized recommendation ,  topic model ,  Latent Dirichlet Allocation (LDA) ,  KL distance

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 質問 ,  意図 ,  主題 ,  モデリング ,  文書 ,  検索アルゴリズム