基于網(wǎng)絡(luò)日志的用戶查詢推薦

王靜>（山東科技大學(xué)　信息科學(xué)與工程學(xué)院，山東　青島　266590）

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基于網(wǎng)絡(luò)日志的用戶查詢推薦

王靜>
（山東科技大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，山東青島266590）

隨著Internet的迅速發(fā)展，人們面對(duì)信息爆炸的現(xiàn)實(shí)。因此，需要根據(jù)用戶的查詢意圖進(jìn)行推薦。基于此，提出一種計(jì)算查詢?cè)~相似度的方法，利用K-means對(duì)查詢?cè)~進(jìn)行聚類并計(jì)算聚類簇中心，當(dāng)用戶輸入查詢?cè)~后計(jì)算該查詢?cè)~與每個(gè)聚類簇中心的相似度并降序排列，選取相似度最大的兩個(gè)聚類簇對(duì)其進(jìn)行查詢推薦。

查詢意圖；K-means聚類；查詢?nèi)罩?；查詢推薦

Internet的迅速發(fā)展使得人們從未像現(xiàn)如今一樣能夠輕易獲取數(shù)量如此龐大的信息，一方面數(shù)量豐富的信息極大地滿足了人們對(duì)知識(shí)的渴望，另一方面海量涌現(xiàn)的信息使人們無法直接得到自己真正感興趣的信息［1］。對(duì)于普通用戶來說，Internet上的“信息迷航”和“信息過載”已經(jīng)成為日益嚴(yán)重的問題。用戶興趣建模正是在這樣的背景下產(chǎn)生的。

用戶興趣建模的關(guān)鍵是分析用戶在互聯(lián)網(wǎng)上訪問數(shù)據(jù)的歷史信息及行為信息，因?yàn)樵撔畔㈦[藏了用戶的目的與興趣。根據(jù)用戶興趣模型，為其提供個(gè)性化、針對(duì)性的信息服務(wù)。而如何得到用戶在互聯(lián)網(wǎng)上訪問數(shù)據(jù)的相關(guān)信息也是至關(guān)重要的。

1　相關(guān)工作

查詢?nèi)罩臼谴罅坑脩糸L(zhǎng)期使用搜索引擎產(chǎn)生的用戶行為數(shù)據(jù)，在很多研究方向上都有著重要價(jià)值。為改善搜索引擎性能，可以在信息檢索過程中進(jìn)行查詢擴(kuò)展、查詢推薦等；為加強(qiáng)自然語(yǔ)言理解，可以進(jìn)行命名實(shí)體識(shí)別、文本分類等；也可以根據(jù)日志數(shù)據(jù)建立用戶興趣模型，進(jìn)行個(gè)性化服務(wù)等。

近年來，許多研究工作開始使用查詢?nèi)罩局械腸lickthrough data來挖掘查詢之間的語(yǔ)義相關(guān)關(guān)系。例如，段建勇等人［2］提取基于查詢?cè)~的QueryRank算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)日志的用戶進(jìn)行興趣建模，缺點(diǎn)是對(duì)網(wǎng)絡(luò)日志的處理仍采用傳統(tǒng)的文本處理的方法不具有針對(duì)性；Beeferman等人通過對(duì)query-URL二部圖上使用凝聚聚類算法來發(fā)現(xiàn)相關(guān)查詢；Wen等人同時(shí)考慮使用click-through data和查詢文檔的內(nèi)容信息來確定相似查詢，缺點(diǎn)是工作量比較大且不具有通用性。

2　查詢?nèi)罩?/h2>

在當(dāng)今的搜索引擎中，關(guān)于查詢者和搜索引擎之間的交互關(guān)系會(huì)被記錄下來，從而形成了用戶查詢?nèi)罩?。盡管搜索引擎各不相同，但完整的用戶查詢?nèi)罩局辽侔?個(gè)方面的信息：用戶標(biāo)識(shí)、該查詢提交的時(shí)間、用戶輸入的查詢?cè)~、該查詢返回的結(jié)果以及用戶的點(diǎn)擊行為。本文使用搜狗實(shí)驗(yàn)室提供的用戶查詢?nèi)罩?，每條記錄的內(nèi)容如表1所示。

表1　查詢?nèi)罩镜挠涗泝?nèi)容

3　查詢?cè)~相似度

式（1）中，n（q，lj）表示針對(duì)查詢?cè)~q點(diǎn)擊lj的次數(shù)。

根據(jù)該向量形式，定義相似度函數(shù)，這里使用余弦相似度，如式（2）所示。

4　查詢?cè)~推薦模型

制定基于相似度的相異度（準(zhǔn)則函數(shù)值）計(jì)算公式，利用該公式將相似度較高的查詢?cè)~歸到某一個(gè)聚類簇中，相異度計(jì)算公式如式（3）所示。

式（3）中，sim（q，ci）是聚類簇ci中的任意一個(gè)查詢?cè)~q與聚類簇中心ci的相似度。

每次聚類之后聚類簇中心的計(jì)算如式（4）所示。

式（4）中，nci是聚類簇ci中包含的query總個(gè)數(shù)。

當(dāng)兩次準(zhǔn)則函數(shù)值的差值不超過0.01時(shí)，即達(dá)到我們的聚類結(jié)果，使用詞頻方法提取每個(gè)聚類簇的特征查詢?cè)~，如式（5）所示。

式（5）中，nqi是查詢?cè)~qi在聚類簇ci中出現(xiàn)的總次數(shù)，nci是聚類簇ci中所有查詢?cè)~的總個(gè)數(shù)。

當(dāng)用戶輸入查詢?cè)~后，計(jì)算該查詢?cè)~與每個(gè)聚類簇中心ci的相似度如式（6）所示。

根據(jù)相似度大小進(jìn)行降序排列，選取排在最前面的兩個(gè)聚類簇中的查詢?cè)~，實(shí)現(xiàn)用戶查詢推薦。

5　結(jié)果與分析

由已有研究可知，在一段時(shí)間內(nèi)用戶的興趣是比較穩(wěn)定的，因此可以利用前面建好的查詢?cè)~推薦模型對(duì)用戶進(jìn)行推薦。例如，當(dāng)用戶輸入“數(shù)碼科技”時(shí)，計(jì)算出與其相似度較高的兩個(gè)聚類簇分別是“數(shù)碼家電”和“科技信息”，推薦的序列對(duì)比如表2所示。

表2　關(guān)于“數(shù)碼家電”和“科技信息”的查詢推薦序列

為了測(cè)試該方法的準(zhǔn)確性，從這150個(gè)聚類簇中隨機(jī)選取30個(gè)，由3位專業(yè)人員對(duì)這30個(gè)聚類簇中排在前N（這里N取200）的查詢?cè)~進(jìn)行投票選取，計(jì)算其準(zhǔn)確率和召回率，結(jié)果如表3所示。

表3　準(zhǔn)確率和召回率

6　結(jié)語(yǔ)

由表3的結(jié)果可知，該方法提出的查詢推薦模型是可行的，并且推薦效果良好。

本文通過對(duì)搜索引擎查詢?nèi)罩镜慕Y(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，挖掘該結(jié)構(gòu)下查詢?cè)~之間的關(guān)系，根據(jù)該關(guān)系對(duì)查詢?cè)~進(jìn)行聚類并提取每個(gè)聚類簇的特征詞。針對(duì)用戶輸入的查詢?cè)~，利用本文的查詢推薦模型對(duì)其進(jìn)行推薦，更好地服務(wù)于用戶。由于網(wǎng)絡(luò)日志的數(shù)量龐大，所以在未來的工作中需要對(duì)聚類算法進(jìn)行改進(jìn)，提高聚類的效果和速度。

［1］呂新波，關(guān)毅.基于聚類的隱式用戶興趣建模［J］.智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用，2013（1）：17-20.

［2］段建勇，魏曉亮，張梅，等.基于網(wǎng)絡(luò)日志的用戶興趣模型構(gòu)建［J］.情報(bào)科學(xué)，2013（9）：78-82.

User Query Recommendation Based on Web Log

Wang Jing
（College of Information Science and Engineering，Shandong University of Science and Technology，Shandong Qingdao 266590）

With the rapid development of Internet，people are facing the reality of information explosion. Therefore，we need to recommend according to the user's query intention.Based on this，a computation methods of query similarity was introduced，which used k-means to query clustering and calculate the clustering center，then calculated the similarity between query and each cluster center when the user input query and ranked in descending order，then selected the queries of the maximum similarity of two clusters to recommendation.

query intention；K-means cluster；query log；query recommendation

TP3

A

1003-5168（2016）04-0050-02

2016-03-23

王靜（1991-），女，碩士，研究方向：人工智能。