Vi undersöker idén att hitta semantiskt relaterade sökmotorfrågor baserat på deras tidsmässiga korrelation; med andra ord, vi drar slutsatsen att två frågor är relaterade om deras popularitet beter sig på samma sätt över tiden. För detta ändamål definierar vi först ett nytt mått på tidssambandet mellan två frågor baserat på korrelationskoefficienten för deras frekvensfunktioner. Vi utför sedan omfattande experiment med hjälp av vår åtgärd på två massiva frågeströmmar från MSN sökmotorn, avslöjar att denna teknik kan upptäcka ett brett spektrum av semantiskt liknande frågor. Slutligen utvecklar vi en metod för att effektivt hitta de högsta korrelerade frågorna för en given inmatningsfråga med mycket mindre utrymme och tid än den naiva metoden, vilket gör genomförandet i realtid möjligt.
På samma sätt, Chien och Immorlica REF undersökte temporal korrelationer par av ordförråd för att identifiera semantiskt relaterade sökmotorfrågor.
Semantic similarity between search engine queries using temporal correlation
{'venue': "WWW '05", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}