【摘 要】
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查询建议可以有效减少用户输入、消除查询歧义,提高信息检索的便捷性和准确率。随着电子商务的发展,查询建议也越来越多地应用于电子商务网站的商品搜索中。然而,传统的基于W
【机 构】
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大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室,北方工业大学数据工程研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61672042);北京市自然科学基金(4131001)
论文部分内容阅读
查询建议可以有效减少用户输入、消除查询歧义,提高信息检索的便捷性和准确率。随着电子商务的发展,查询建议也越来越多地应用于电子商务网站的商品搜索中。然而,传统的基于Web搜索的查询建议方法在电商领域并不能完全适用。针对电商这一特定领域,对不同的查询建议技术进行比较,提出了一种综合考虑用户的搜索以及购物行为的查询建议方法,运用MapReduce技术对用户日志进行挖掘,以此生成检索词词库;并通过在线计算与离线计算结合的方法,为用户提供实时查询建议。实验结果表明,本文提出的基于日志挖掘的电商查询建议方法能有效提高
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