Personalized Concept-Based Clustering of Search Engine Queries

资 源 简 介

Personalized Concept-Based Clustering of Search Engine Queries

详 情 说 明

个性化概念搜索查询聚类是一种针对搜索引擎查询日志进行智能分析的技术。它通过挖掘用户查询背后的语义概念，将相似的搜索意图自动归类，从而提升搜索结果的相关性和用户体验。

核心思想在于突破传统基于关键词匹配的局限，转而识别查询中的隐含概念。例如"性价比高的智能手机"和"2000元以下手机推荐"可能属于同一概念簇，尽管字面表达不同。系统会结合用户历史行为、上下文信息等个性化因素，动态调整聚类结果。

实现过程中需要解决三个关键问题：如何从短文本查询中提取有效概念特征；如何衡量不同查询之间的语义相似度；以及如何融入用户画像实现真正的个性化推荐。常见的解决方案包括使用知识图谱增强的概念抽取算法、基于深度学习的语义相似度计算，以及实时更新的用户兴趣模型。

该技术在搜索引擎优化、广告精准投放和智能问答系统等领域有重要应用价值，能够有效解决查询多样性带来的语义鸿沟问题。