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第1章 绪论1

1.1 研究概述与研究问题4

1.2 本书主要贡献10

1.3 本书概述11

参考文献13

第2章 查询推荐模型概述16

2.1 问题描述16

2.2 概率型查询推荐方法19

2.2.1 时间敏感性查询推荐模型19

2.2.2 用户为中心的个性化查询推荐模型24

2.3 学习型查询推荐模型26

2.3.1 基于时效性特征的学习型查询推荐方法27

2.3.2 基于用户交互特征的学习型查询推荐28

2.4 实际问题31

2.4.1 效率31

2.4.2 显示和交互35

2.5 本章小结39

参考文献40

第3章 实验研究框架46

3.1 实验设置46

3.2 标准数据集47

3.3 评估方法49

3.4 本章小结51

参考文献51

第4章 前缀自适应和时间敏感的个性化查询推荐方法54

4.1 方法介绍58

4.1.1 基于查询词频率周期性和变化趋势的查询推荐模型59

4.1.2 个性化的查询推荐模型62

4.1.3 混合查询推荐模型64

4.1.4 改进的λ-H-QAC模型（即λ-H′-QAC）66

4.2 实验设计68

4.2.1 数据集和基准方法69

4.2.2 实验设置73

4.3 实验结果与分析74

4.3.1 查询词的频率预测性能评估75

4.3.2 权重值λ的影响76

4.3.3 TS-QAC模型的排序性能评估78

4.3.4 混合查询推荐模型的排序性能评估79

4.3.5 个性化的查询推荐模型的排序性能分析84

4.3.6 权重值γ的影响85

4.3.7 组合查询推荐模型的排序性能评估87

4.3.8 查询推荐模型对长尾前缀的排序性能评估88

4.3.9 改进的混合查询推荐模型的排序性能评估89

4.4 本章小结90

参考文献91

第5章 基于同源查询词和语义相关性的查询推荐方法93

5.1 方法描述98

5.1.1 基于查询词频率的特征99

5.1.2 计算同源查询词的权重值101

5.1.3 基于语义的特征102

5.1.4 特征总结105

5.2 实验设计106

5.2.1 模型概述107

5.2.2 数据集108

5.2.3 实验设置110

5.3 实验结果与分析112

5.3.1 基于查询词频率的特征的影响112

5.3.2 基于语义的特征的影响114

5.3.3 基于同源查询词的特征的影响117

5.3.4 L2R-ALL的排序性能评估119

5.3.5 各个特征的敏感性分析120

5.3.6 查询词位置的影响122

5.4 本章小结123

参考文献124

第6章 多样化查询推荐方法127

6.1 方法描述131

6.1.1 D-QAC问题131

6.1.2 D-QAC中的贪婪查询选择134

6.1.3 查询内容在各个主题上的分布137

6.2 实验设计141

6.2.1 模型简介141

6.2.2 数据集143

6.2.3 对比实验144

6.2.4 参数和实验设置146

6.3 实验结果与分析147

6.3.1 GQS的D-QAC性能148

6.3.2 初始查询推荐的选择对GQS模型性能的影响150

6.3.3 GQS中查询上下文的影响效果154

6.3.4 并排比较158

6.3.5 参数调整的影响158

6.4 本章小结166

参考文献167

第7章 选择性个性化查询推荐方法170

7.1 方法描述172

7.1.1 输入前缀信号173

7.1.2 从点击过的文档推测查询的满意程度173

7.1.3 检测查询主题的变化174

7.1.4 个性化的权重175

7.2 实验设计176

7.3 实验结果与分析177

7.3.1 SP-QAC模型的性能177

7.3.2 个性化衡量影响因子分析179

7.4 本章小结181

参考文献181

第8章 总结184

8.1 主要发现185

8.2 进一步的工作191

参考文献193