Frågeexpansion är en funktionalitet av sökmotorer som föreslår en uppsättning relaterade frågor för en användar-issued sökordsfråga. Typisk corpus-driven sökordssökning expansion närmar sig returnera populära ord i resultaten som utvidgade frågor. Med hjälp av dessa metoder, kan expanderade frågor motsvara en delmängd av möjliga frågesemantik, och därmed missa relevanta resultat. För att hantera tvetydiga frågor och undersökande frågor, vars resultat relevans är svår att bedöma, föreslår vi en ny ram för sökordssökning expansion: vi börjar med att samla resultaten enligt användaren specificerad granularitet, och sedan generera utvidgade frågor, så att en utökad fråga genereras för varje kluster vars resultat bör helst vara motsvarande kluster. Vi formaliserar detta problem och visar dess APX-hårdhet. Sedan föreslår vi två effektiva algoritmer som heter iterativ enordsförfining och partiell eliminering baserad konvergens, respektive, som effektivt genererar en uppsättning utvidgade frågor från klustererade resultat som ger en klassificering av de ursprungliga frågeresultaten. Vi tror att vår studie av att generera en optimal fråga baserat på den grundläggande sanningen i frågeresultatet inte bara har applikationer i frågeexpansion, men har betydelse för att studera sökordssökning kvalitet i allmänhet.
Med tanke på en uppsättning klustererade resultat föreslår PEBC Ref ett system för undersökningsexpansion baserat på F-åtgärd.
Query Expansion Based on Clustered Results
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}