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商品簡介
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首先，我們介紹了一種時效性敏感的個性化查詢推薦方法，該方法將用戶查詢的時效性因素和個性化偏好因素同時考慮，提出了一種查詢推薦混合模型。其次，基於排序學習演算法，通過提取查詢短語的語義特徵和本質同源特徵，構建了一組基於機器學習的查詢推薦模型，將不同來源的特徵嵌入推薦模型，使得查詢推薦方法能夠挖掘相似查詢短語和語義相關性等資訊，從而提高查詢推薦的準確率。再次，我們研究多樣化查詢推薦問題。該問題主要目的是在準確預測用戶查詢意圖的前提下，實現查詢推薦短語覆蓋主題種類的多樣化。最後，我們對個性化查詢推薦展開了深入研究，主要探討了在查詢推薦中如何準確應用個性化的問題，通過挖掘用戶查詢的上下文資訊，權衡個性化的貢獻，提出了選擇性的個性化查詢推薦方法，進一步提高查詢推薦的準確率。
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