[发明专利]基于用户日志进行查询推荐的方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于用户日志进行查询推荐的方法及系统，所述方法包括：根据用户日志中的数据集得到有效查询日志集合；选择典型查询串作为训练集，在有效查询日志集合中提取每个查询串的支持度、流行度、推荐度、共现度、相似度和关联度等六个特征指标，构建基于训练集的复合预测模型；对用户输入的查询串，提取候选查询串的六个特征指标，并将其作为变量输入到复合预测模型中，计算每一候选查询串与给定查询串的相关性大小，输出排序靠前的n个查询串；所述系统包括实现上述方法的数据准备模块、预测模型构建模块和处理输出模块。本发明充分利用搜索引擎用户日志，为用户推荐更加优质的查询串。

主权项

一种基于用户日志进行查询推荐的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对搜索引擎用户日志中的数据集进行选择，并对所述选择的数据集进行预处理，得到有效查询日志集合，作为第一数据集；S2：提取第一数据集中每一个查询串的支持度、流行度和推荐度指标，选择满足这三个特征指标最小阈值的查询串与用户记录，作为第二数据集；S3：选择多个典型查询串作为训练数据，作为第一训练样本集；S4：对第一训练样本集中的每一查询串，在第二数据集提取具有一定共现度、相似度和关联度的查询串作为候选相关查询串，然后标注所述候选相关查询串与给定查询串的相关性，作为第二训练样本集；S5：构建预测模型，基于所述第二训练样本集，学习获得所述预测模型的参数取值；S6：对用户输入的查询串，在第二数据集中找到与用户输入的查询串具有设定阈值以上相似度、共现度和关联度的查询串，作为候选查询集；S7：将所述候选查询集中每个查询串的支持度、流行度、推荐度、共现度、相似度以及关联度指标作为变量输入到所述预测模型中，计算每一候选查询串与给定查询串的相关性大小，输出排序靠前的n个查询串。