【摘 要】
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查询扩展是信息检索中的一项重要技术。传统的局部分析查询扩展方法利用伪相关文档作为候选词集合，然而部分伪相关文档并不具有很高的相关性。本文利用真实的搜索引擎查询日志，建立了查询点击图，经过多次图结构的转化得到能够反映词之间关联程度的词项关系图，并在图结构的相似度算法SimRank的基础上，提出了一种基于权重标准化的改进SimRank 方法，该方法利用词项关系图中词项的全局和间接关系，能够有效挖掘与原
【机 构】
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大连理工大学信息检索研究室,大连,116024
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查询扩展是信息检索中的一项重要技术。传统的局部分析查询扩展方法利用伪相关文档作为候选词集合，然而部分伪相关文档并不具有很高的相关性。本文利用真实的搜索引擎查询日志，建立了查询点击图，经过多次图结构的转化得到能够反映词之间关联程度的词项关系图，并在图结构的相似度算法SimRank的基础上，提出了一种基于权重标准化的改进SimRank 方法，该方法利用词项关系图中词项的全局和间接关系，能够有效挖掘与原始查询相关联的扩展词。同时，为降低SimRank 算法的计算复杂度，本文采用了剪枝等策略进行优化，使得计算效率有大幅提高。在TREC 标准数据集上的实验表明，本文的方法可以有效地选择相关扩展词。MAP 指标较局部分析查询扩展方法提高了1.81％，在P@10和P@20指标评价中效果分别提高了5.44％和3.73％。
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