【摘 要】
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查询推荐是搜索引擎系统中的一项重要技术，其通过推荐更合适的查询以提高用户的搜索体验。现有方法能够找到直接通过某种属性关联的相似查询，却忽略了具有间接关联的语义相关查
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所,中国科学院研究生院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60603094);北京市自然科学基金资助项目(4082030);国家973资助项目(2007CB311103);国家863计划资助项目(2006AA010105)
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查询推荐是搜索引擎系统中的一项重要技术，其通过推荐更合适的查询以提高用户的搜索体验。现有方法能够找到直接通过某种属性关联的相似查询，却忽略了具有间接关联的语义相关查询。该文将用户查询及查询间直接联系建模为查询关系图，并在图结构相似度算法SimRank的基础上提出了加权SimRank（简称WSimRank）用于查询推荐。WSimRank综合考虑了查询关系图的全局信息，因而能挖掘出查询间的间接关联和语义关系。然而，WSimRank复杂度太高而难以实用，该文将WSireRank转换为一个状态层次图的遍历和计算过
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