Abstract-Ett stort problem med aktuell webbsökning är att sökningar oftast är korta och tvetydiga, och därmed är otillräckliga för att specificera de exakta användarbehoven. För att lindra detta problem, vissa sökmotorer föreslår termer som är semantiskt relaterade till de inlämnade frågorna så att användarna kan välja från de förslag som återspeglar deras informationsbehov. I detta dokument introducerar vi ett effektivt tillvägagångssätt som fångar användarens konceptuella preferenser för att ge personliga frågeförslag. Vi uppnår detta mål med två nya strategier. Först utvecklar vi online-tekniker som extraherar koncept från webb-snippets av sökresultatet returneras från en fråga och använder begreppen för att identifiera relaterade frågor för den frågan. För det andra föreslår vi en ny tvåfas personlig agglomerativ kluster algoritm som kan generera personliga frågekluster. Såvitt författarna vet har inget tidigare verk tagit upp personalisering för frågeförslag. För att utvärdera effektiviteten av vår teknik, en Google middleware utvecklades för att samla in klick igenom data för att genomföra experimentell utvärdering. Experimentella resultat visar att vårt tillvägagångssätt har bättre precision och minne än de befintliga sökklustermetoderna.
REF identifiera relaterade frågor från webben sippets av sökresultat.
Personalized Concept-Based Clustering of Search Engine Queries
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}