När man söker i stora samlingar av hypertextdokument är det ofta möjligt att det finns för många resultat tillgängliga för tvetydiga frågor. Frågeförfining är en interaktiv process av frågemodifiering som kan användas för att begränsa omfattningen av sökresultat. Vi föreslår en ny metod för att automatiskt generera förbättringar eller relaterade termer till frågor av gruvankare text för en stor hypertext dokumentsamling. Vi visar att användningen av ankartext som grund för frågeförfining ger högkvalitativa förfiningsförslag som är betydligt bättre i termer av upplevd användbarhet jämfört med förfiningar som härleds med hjälp av dokumentets innehåll. Dessutom föreslår vår studie att ankartextförfiningar också kan användas för att förstärka traditionella frågeförfiningsalgoritmer baserade på frågeloggar, eftersom de vanligtvis skiljer sig åt i täckning och producerar olika förfiningar. Våra resultat bygger på experiment på en ankartextsamling av ett stort företags intranät.
I en personaliseringssökning baserad på användargrupper föreslås användarprofileringsstrategier som PClick och PJoshaims en metod för att automatiskt generera förbättringar, eller relaterade termer till frågor, genom att bryta en ankartext för en stor samling hypertextdokument.
Mining anchor text for query refinement
{'venue': "WWW '04", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}