Agglomerative clustering of a search engine query log

资 源 简 介

Agglomerative clustering of a search engine query log

详 情 说 明

聚合层次聚类（Agglomerative Clustering）是一种常用于分析搜索引擎查询日志的方法，旨在通过自底向上的方式将相似的查询聚类成有意义的组。这种方法特别适合处理查询日志数据，因为它可以捕捉用户意图的层次结构，而无需预先指定聚类数量。

对于搜索引擎查询日志，每条查询通常包含关键词、点击结果、时间戳等信息。通过计算查询之间的相似度（如基于词重叠、语义向量或点击行为），算法从单个查询开始，逐步合并最相似的聚类，直到满足停止条件（如预设的聚类数量或相似度阈值）。

这种技术的优势在于能发现查询之间的潜在关联，例如将“如何更换轮胎”和“汽车轮胎安装步骤”自动归为同一主题簇。结果可用于改进搜索推荐、查询扩展或广告定向。需要注意的是，由于查询日志通常规模庞大，计算效率是关键考量，可采用优化措施如限制最大簇大小或使用近似相似度计算。

该方法的变体包括采用不同链接标准（单链接、全链接、平均链接等）来控制簇形状，或结合词嵌入技术提升语义相似度评估的准确性。