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在信息检索中,查询扩展一直被用来帮助提供更好的查询结果。作为一个热门话题,很多查询扩展方法被提出来,但其中大多数方法都是面向通用搜索引擎的,而没有考虑查询背景和领域背景,更没有考虑两个背景知识的演化。给出一种基于领域本体和查询日志的自适应的本体查询扩展方法 Adap-On。Adap-On首先自动地构建一个领域知识模型,之后通过查询日志增强这个模型,应用中通过基于查询模型和知识模型的混合方法给出扩展关键字,从而最终得到一个自适应查询扩展策略。实验结果表明,Adap-On是有效的,并且优于已有的方法。