基于位置的个性化关键词查询推荐

摘要

查询推荐是指根据用户的输入提供若干替代的查询,用户使用推荐的查询去检索,得到更多符合需求的信息.利用基于位置的关键词查询推荐所提供的替代关键词能够检索到在用户查询位置附近的信息.用户提交的关键词常是多义词且含有各自的背景偏好,采用具有个性化的推荐查询则能检索到符合用户偏好的信息。为同时满足空间位置邻近和个性化需求,提出一种基于位置的个性化关键词查询推荐方法,使推荐查询的关键词能够检索到位于用户附近且符合其偏好的信息。用关键词-文档二部图表示不同关键词查询之间的语义相似性,采用动态边权重调整策略,建立与关键词相关的文档和用户当前位置的空间关系,使用分类向量模型表示用户的兴趣爱好,应用带重启的随机漫步模型,得到与用户输入的关键词具有较高相似度的其他关键词.在AOL真实数据集上的测试结果表明,该方法为用户推荐的关键词不仅可以满足用户的信息需求,还可以检索到用户位置附近符合其偏好的文档。