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J-GLOBAL ID：202202267219971635   整理番号：22A0451175

UQSCM-RFD:河川流動態と動的ユーザ相互作用に基づく意味探索における多様化質問推薦のための質問知識インタフェイスアプローチ【JST・京大機械翻訳】

UQSCM-RFD: A query-knowledge interfacing approach for diversified query recommendation in semantic search based on river flow dynamics and dynamic user interaction

著者 (2件)： Deepak Gerard (Department of Computer Science and Engineering, National Institute of Technology, Tiruchirappalli, India) ,  Santhanavijayan A. (Department of Computer Science and Engineering, National Institute of Technology, Tiruchirappalli, India)
資料名： Neural Computing & Applications  (Neural Computing & Applications)
巻： 34  号： 1  ページ： 651-675  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0703A  ISSN： 0941-0643  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Web情報コンテンツの指数関数的強化と,従来のWebのより洗練されたセマンティックWebへのトランスフィギュレーションのために,意味論認識Web推薦システムに対するマンド化要求がある。本論文では,クエリ推薦のためのグラフベースの意味戦略を提案した。最初に,本論文は,最初に構築したQuery Click Graphのために,提案したQuery Sense概念Tripariteグラフの構築を目的とする。第2に,新しい河川流動力学戦略を,意味的Wikisから実世界知識を統合するための最良の概念要求経路の選択のために提案した。第三に,意味類似性を計算するためのパラメトリック変動によるTversky指数の適応は,さらに新規性に寄与する。最後に,ユーザの現在の情報ニーズを理解するために,ユーザ意図の水平垂直格子ベース動的捕捉を提案した。Query Recommendationの性能を計算するためのAOLとSIGIRデータセットの両方について実験を行なった。AOLとSIGIRデータセットに対して,それぞれ,0.11と0.07の非常に低いFDRで0.86と0.91の精度が達成され,ベースライン法でベンチマークされたとき,最良のクラス内性能であった。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag London Ltd., part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *相互作用 ,  意味論 ,  指数関数 ,  捕獲 ,  情報需要 ,  *河川流 ,  類似性 ,  インタフェイス ,  多様化 ,  ベンチマーク ,  Web【情報システム】
準シソーラス用語： 情報コンテンツ ,  セマンティックWeb ,  クエリー ,  意味類似性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： クエリー拡大 ,  質問知識インタフェイス ,  質問感覚概念グラフ ,  河川流動力学 ,  意味論的類似性

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (9件)： 河川流 ,  相互作用 ,  意味 ,  探索 ,  多様化 ,  質問 ,  推薦 ,  知識 ,  インタフェイス