摘要
针对目前知识检索方法中未能充分考虑用户的检索意图而导致的检索准确率不高的问题,本文提出了一种基于混合属性的用户检索意图识别方法,并应用于检索引擎中,用以提高其检索准确率.该方法综合考虑了用户属性和查询关键词所对应的用户检索意图,首先分别采用了决策树学习方法和朴素贝叶斯分类器进行意图识别,然后采用二元线性回归分析方法对两类检索意图进行融合,获得的检索意图用以指导检索引擎中对检索结果的排序.最后,本文以某航天企业知识库的检索为例,分别与单一属性的用户检索意图识别方法和常见的开源检索引擎进行了对比实验,实验结果表明,本文提出的方法准确率更优.
维普
万方数据