Många sökmotorer och andra webbprogram föreslår automatisk komplettering som användaren skriver i en fråga. Förslagen genereras från dolda underliggande databaser, såsom frågeloggar, kataloger och lexikon. Dessa databaser består av intressant och användbar information, men de är vanligtvis inte direkt tillgängliga. I detta dokument beskriver vi två algoritmer för provtagningsförslag med endast det offentliga förslagsgränssnittet. En av algoritmerna samples förslag enhetligt på måfå och de andra samples förslag proportionellt till deras popularitet. Dessa algoritmer kan användas för att bryta de dolda förslag databaser. Exempel på tillämpningar inkluderar jämförelse av popularitet av givna sökord i en sökmotors frågelogg, uppskattning av volymen av kommersiellt orienterade frågor i en frågelogg, och utvärdering av i vilken utsträckning en sökmotor utsätter sina användare för negativt innehåll. Våra algoritmer använder Monte Carlo metoder för att få opartiska prover från förslagsdatabasen. Empirisk analys med hjälp av en offentligt tillgänglig frågelogg visar att våra algoritmer är effektiva och korrekta. Resultaten av experiment på två viktiga förslagstjänster tillhandahålls också.
De föreslagna expansionerna rankas dock på ett frågeoberoende och dataagnostiskt sätt, såsom baserat på deras popularitet i frågeloggar REF.
Mining search engine query logs via suggestion sampling
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}