田永昌，李 穎

(1.裝甲兵工程學(xué)院信息系，北京 100072;2.裝甲兵工程學(xué)院科研部，北京 100072)

0 引言

當(dāng)前，絕大多數(shù)搜索引擎的搜索結(jié)果依據(jù)的是用戶輸入的關(guān)鍵詞和網(wǎng)頁(yè)的權(quán)值，并沒(méi)有考慮不同用戶的個(gè)性化差異。一種情況是不同用戶在輸入相同的查詢關(guān)鍵詞時(shí)得到的結(jié)果基本相同，沒(méi)有表現(xiàn)出用戶興趣的差異化;另一種情況是語(yǔ)言存在同義詞、近義詞以及其他一些復(fù)雜語(yǔ)義關(guān)系的現(xiàn)象[1]，用戶提供的關(guān)鍵詞往往只是其查詢意圖的某一種表達(dá)形式，這就會(huì)導(dǎo)致與其他表達(dá)形式相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)沒(méi)有被搜索到，從而降低搜索效率甚至導(dǎo)致搜索失敗。這2種情況都不可能令用戶滿意。所以，信息檢索領(lǐng)域的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題就是怎樣使用戶從海量的信息中獲取對(duì)自己有價(jià)值的內(nèi)容，從而提高檢索效率。

查詢擴(kuò)展技術(shù)作為查詢處理和優(yōu)化的關(guān)鍵技術(shù)之一，能有效提高信息檢索的效率。查詢擴(kuò)展技術(shù)在上個(gè)世紀(jì)70年代就已經(jīng)被提出來(lái)了[2]。它在初始查詢的基礎(chǔ)上加入新的查詢?cè)~，從而能更加準(zhǔn)確地把握用戶的查詢意圖，減少查詢請(qǐng)求與相關(guān)文檔不能匹配的現(xiàn)象，提高搜索性能。目前查詢擴(kuò)展技術(shù)的方法很多，大致可以歸結(jié)為3類:基于詞典的查詢擴(kuò)展、自動(dòng)局部分析方法和自動(dòng)全局分析方法[3-5]?；谠~典的查詢擴(kuò)展一般采用WordNet、MindNet和HowNet等詞典[6-8]，選擇與初始查詢存在同義、近義或者上下文關(guān)系的詞進(jìn)行擴(kuò)展，例如李力沛等人[9]采用個(gè)性化詞典，提出了一種改進(jìn)的基于二級(jí)向量的搜索引擎?zhèn)€性化服務(wù)模型并通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明了其有效性;自動(dòng)局部分析是基于初始查詢所得到的結(jié)果集中的相關(guān)文檔，利用相關(guān)文檔的有關(guān)信息來(lái)擴(kuò)展查詢，例如王旭陽(yáng)等人[10]提出了一種基于本體和局部上下文分析的查詢擴(kuò)展方法，通過(guò)改進(jìn)篩選函數(shù)并結(jié)合局部上下文對(duì)候選擴(kuò)展概念集進(jìn)行2次篩選，在一定程度上提高了查詢性能;自動(dòng)全局分析是對(duì)全部文檔中的詞或詞組進(jìn)行相關(guān)分析，計(jì)算每對(duì)詞或詞組間的關(guān)聯(lián)程度，根據(jù)預(yù)先計(jì)算的詞間相關(guān)關(guān)系將與查詢用詞關(guān)聯(lián)程度最高的詞或詞組加入原查詢以生成新的查詢，例如王衛(wèi)國(guó)等人[11]提出了一種混合的個(gè)性化查詢擴(kuò)展模型，該模型通過(guò)潛在語(yǔ)義分析建立潛在語(yǔ)義空間，并在潛在語(yǔ)義空間中計(jì)算得到查詢的概念相關(guān)擴(kuò)展詞和興趣相關(guān)擴(kuò)展詞，較好地提高了檢索效率。通過(guò)分析這些方法可知:采用詞典的查詢擴(kuò)展方法，雖然在一定程度上提高了查全率，但同時(shí)也降低了查準(zhǔn)率，而且詞典大都是人工建立的，不可能包含所有的詞條，比較有局限性;自動(dòng)局部分析方法的一個(gè)重要前提是假設(shè)前N篇初始檢索文檔是相關(guān)的，但如果這個(gè)前提假設(shè)不成立，就會(huì)造成選取的擴(kuò)展詞與查詢意圖不相關(guān)，從而導(dǎo)致查詢結(jié)果與主題不相符，降低檢索性能;自動(dòng)全局分析方法的擴(kuò)展詞來(lái)源于整個(gè)語(yǔ)料庫(kù)，需要對(duì)總的文檔集進(jìn)行訓(xùn)練，而這必然會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)開銷過(guò)大，所以單純地將自動(dòng)全局分析方法應(yīng)用到互聯(lián)網(wǎng)的海量信息中進(jìn)行檢索的可行性不大。

本文通過(guò)從用戶的興趣或者偏好中挖掘出來(lái)的興趣知識(shí)建立興趣知識(shí)庫(kù)，并結(jié)合查詢擴(kuò)展策略實(shí)現(xiàn)個(gè)性化服務(wù)，提出一種基于興趣模型的搜索引擎查詢擴(kuò)展方法。該方法能通過(guò)興趣模型優(yōu)化查詢擴(kuò)展詞，使得用戶的搜索更加快速、準(zhǔn)確，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化查詢擴(kuò)展。

1 相關(guān)工作

1.1 興趣知識(shí)的獲取

獲取用戶的興趣知識(shí)是實(shí)現(xiàn)查詢個(gè)性化的研究基礎(chǔ)。通過(guò)獲取的興趣知識(shí)能夠更準(zhǔn)確地把握用戶的查詢意圖。用戶的興趣知識(shí)來(lái)源主要包括以下4個(gè)方面[12]:1)用戶的瀏覽信息和查詢關(guān)鍵詞，這些信息都保存在搜索引擎的用戶日志里面;2)用戶保存在收藏夾中的網(wǎng)頁(yè)或者下載到本地的文檔信息;3)用戶在網(wǎng)頁(yè)停留的時(shí)間以及點(diǎn)擊次數(shù)，時(shí)間越長(zhǎng)，點(diǎn)擊次數(shù)越多，表明用戶對(duì)該網(wǎng)頁(yè)越感興趣;4)用戶在與系統(tǒng)進(jìn)行交互時(shí)，提交的個(gè)人信息。Agent智能代理[13-14]作為一種軟件實(shí)體，封裝了很多Web挖掘算法。它能在復(fù)雜的計(jì)算環(huán)境中持續(xù)自主地挖掘用戶的興趣知識(shí)，并對(duì)興趣知識(shí)進(jìn)行保存和更新。用戶可以根據(jù)實(shí)際需要定義Agent信息。本文采用基于A-gent智能代理的數(shù)據(jù)挖掘模式，實(shí)時(shí)獲取用戶興趣知識(shí)，建立興趣知識(shí)庫(kù)。

1.2 興趣知識(shí)的表示

傳統(tǒng)上的查詢一般以關(guān)鍵詞作為查詢擴(kuò)展的中心，它只是一種符號(hào)層面上的機(jī)械式擴(kuò)展，割裂了詞語(yǔ)之間的語(yǔ)義關(guān)系，這會(huì)導(dǎo)致查詢擴(kuò)展詞與用戶的查詢意圖不匹配，出現(xiàn)查詢偏移的現(xiàn)象，最終降低查詢效率。而基于概念的查詢擴(kuò)展，能以初始查詢?yōu)橹行?，?duì)查詢關(guān)鍵詞進(jìn)行深層次的語(yǔ)義擴(kuò)展。因此，本文中的關(guān)鍵詞都采用HNC理論[15]中的概念符號(hào)體系表示。HNC理論是由黃曾陽(yáng)先生建立的一套相當(dāng)完備的關(guān)于語(yǔ)言概念空間的理論，它用基元化的符號(hào)表示自然語(yǔ)言的語(yǔ)義知識(shí)，對(duì)語(yǔ)義的表達(dá)具有概念化、層次化和網(wǎng)絡(luò)化的特性。HNC概念表述體系簡(jiǎn)單概括起來(lái)就是把概念分為抽象概念和具體概念，對(duì)抽象概念用五元組和語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)來(lái)表達(dá)，對(duì)具體概念采取掛靠展開近似表達(dá)，因此概念越相近，其概念表示式就越相似。例如下面幾組HNC符號(hào):

HNC概念符號(hào)雖然只是一種詞語(yǔ)語(yǔ)義的表達(dá)方式，但它可以將詞語(yǔ)的文字符號(hào)有效地映射到概念基元符號(hào)上。它蘊(yùn)含著概念聯(lián)想的豐富知識(shí)，使得建立在概念基元上的相關(guān)運(yùn)算更加方便。

1.3 興趣模型的建立

在獲取用戶興趣知識(shí)和用HNC概念符號(hào)表示這些興趣知識(shí)后，就要對(duì)用戶的興趣建立一個(gè)模型。對(duì)于一個(gè)任意給定的文檔，都可以看作是由若干個(gè)特征項(xiàng)組成的一個(gè)集合，這些特征項(xiàng)包括字、詞以及短語(yǔ)等。所以，本文對(duì)用戶的興趣知識(shí)和歷史查詢都采用向量空間模型進(jìn)行表示。向量空間模型一般都會(huì)選擇文本的關(guān)鍵詞作為特征項(xiàng)，但是本文采用關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)的HNC概念符號(hào)作為特征項(xiàng)，這樣可以將文本從關(guān)鍵詞層面提升到語(yǔ)義空間層面，在一定程度上可以提高識(shí)別用戶查詢意圖的能力。

假設(shè)用戶興趣知識(shí)向量有n個(gè)關(guān)鍵詞，每個(gè)關(guān)鍵詞和其對(duì)應(yīng)的權(quán)重作為一個(gè)二元組，這n個(gè)二元組就構(gòu)成了用戶的興趣向量，所以用戶的興趣向量可以形式化表示為:

其中，特征項(xiàng) ci(1≤i≤n)表示興趣知識(shí)關(guān)鍵詞，用HNC概念符號(hào)表示，wi為ci對(duì)應(yīng)的權(quán)重值。例如:

一個(gè)用戶歷史查詢向量的表達(dá)式為:

其中，特征項(xiàng)hj(1≤j≤m)為歷史查詢的關(guān)鍵詞，也用HNC概念符號(hào)表示，?wj是hj對(duì)應(yīng)的權(quán)重值。

2 基于興趣模型的查詢擴(kuò)展

一般情況下，用戶感興趣的信息都包含在用戶的歷史搜索信息中，這些歷史搜索信息包括用戶的興趣知識(shí)和歷史查詢。所以，本文的查詢擴(kuò)展的數(shù)據(jù)都來(lái)源于這些歷史搜索信息。系統(tǒng)根據(jù)需要，從用戶興趣模型庫(kù)中調(diào)用這些歷史搜索信息來(lái)指導(dǎo)用戶查詢，并重新調(diào)整用戶查詢的表達(dá)式，從而對(duì)用戶的查詢請(qǐng)求進(jìn)行優(yōu)化擴(kuò)展。

假設(shè)用戶在系統(tǒng)中輸入了一個(gè)查詢，經(jīng)過(guò)預(yù)處理之后，得到初始查詢表達(dá)式Q，即一個(gè)關(guān)鍵詞序列q1，q2，...，qn(n為查詢概念的個(gè)數(shù))。則將一個(gè)關(guān)鍵詞qn'(1≤n'≤n)和興趣向量C的相關(guān)度作為該查詢關(guān)鍵詞的權(quán)重，表示如下:

式(2)中，wi表示興趣向量中第i個(gè)興趣知識(shí)關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)的權(quán)重，sim(qn'，Ci)表示當(dāng)前查詢關(guān)鍵詞qn'和興趣向量中第 i個(gè)關(guān)鍵詞Ci的概念相似度，HNC提供了概念相似度計(jì)算方法[16]，這里不再贅述。

初始查詢Q的向量表達(dá)式為:

當(dāng)前查詢Q和一個(gè)歷史查詢H的相似度表示為:

假設(shè)，在歷史查詢的記錄中，與當(dāng)前查詢Q的關(guān)鍵詞有相同概念表達(dá)式的查詢記錄有n個(gè)，其中，第k個(gè)查詢記錄對(duì)應(yīng)的瀏覽文檔有rk條，則可計(jì)算出用戶對(duì)第k個(gè)查詢記錄的關(guān)注度為:

從式(5)不難看出，當(dāng)某一歷史查詢中包含瀏覽文檔的記錄數(shù)目越多，用戶對(duì)這個(gè)查詢記錄的關(guān)注度越高，也就是說(shuō)用戶對(duì)其更感興趣。

假設(shè)，在歷史查詢的記錄中，與當(dāng)前查詢Q的關(guān)鍵詞有相同概念表達(dá)式的歷史查詢記錄有n個(gè)，第k個(gè)歷史查詢記錄H與當(dāng)前查詢Q的相似度為sim(Q，H)k，且用戶對(duì)第k個(gè)查詢記錄的關(guān)注度為Ak，那么第k個(gè)歷史查詢記錄的用戶興趣度可表示為:

3 查詢擴(kuò)展工作流程

根據(jù)用戶興趣模型來(lái)調(diào)整用戶查詢的表達(dá)式，實(shí)現(xiàn)查詢擴(kuò)展的工作流程如圖1所示。

圖1 查詢擴(kuò)展的工作流程圖

查詢擴(kuò)展的主要步驟如下:

1)系統(tǒng)獲得用戶的查詢輸入以后，對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理，主要是分詞和概念識(shí)別，得到初始查詢概念序列表達(dá)式;

2)根據(jù)式(2)計(jì)算初始查詢概念序列的每個(gè)關(guān)鍵詞qi與興趣向量C的概念相關(guān)度˙w，作為關(guān)鍵詞qi的權(quán)重值，根據(jù)公式(3)得到初始化的查詢向量Q;

3)根據(jù)式(4)計(jì)算當(dāng)前查詢Q與歷史查詢H的相似度sim(Q，H);

4)根據(jù)式(5)計(jì)算與當(dāng)前查詢Q有相同概念表達(dá)式的歷史查詢記錄的關(guān)注度;

5)在步驟3)和步驟4)的基礎(chǔ)上，根據(jù)式(6)計(jì)算用戶對(duì)相關(guān)歷史查詢記錄H的興趣度I;

6)對(duì)用戶興趣度I進(jìn)行判斷，如果大于閾值，則從相關(guān)歷史查詢記錄Q'的關(guān)鍵詞中選出k個(gè)最大的作為查詢擴(kuò)展詞;如果小于閾值，說(shuō)明當(dāng)前查詢是一個(gè)新查詢，此時(shí)查詢不能實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

為了衡量搜索引擎查詢性能，實(shí)驗(yàn)使用與原查詢最相關(guān)的前100篇文檔作為查詢擴(kuò)展的基礎(chǔ)，并選擇前10個(gè)與原查詢興趣度最高的詞加入到原查詢中形成新的查詢，然后對(duì)前100篇返回文檔進(jìn)行人工分析，并以查全率和查準(zhǔn)率作為主要性能指標(biāo)，在查全率為10%到100%這10個(gè)區(qū)間內(nèi)分別比較查準(zhǔn)率的變化情況，并將本文的查詢擴(kuò)展方法與基于關(guān)鍵詞的查詢擴(kuò)展方法相比較，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。

表1 查詢性能比較

通過(guò)表1可得到本文的查詢擴(kuò)展方法的平均查準(zhǔn)率為51.9%，查詢性能相對(duì)于基于關(guān)鍵詞的查詢擴(kuò)展的原查詢提升了29.1%，效果明顯。

另外，實(shí)驗(yàn)中還發(fā)現(xiàn)，并不是查詢擴(kuò)展詞越多，查詢性能就越好。不同擴(kuò)展詞個(gè)數(shù)對(duì)查準(zhǔn)率的影響如圖2所示。

圖2 不同擴(kuò)展詞個(gè)數(shù)對(duì)查準(zhǔn)率的影響

當(dāng)初始查詢加入6個(gè)擴(kuò)展詞時(shí)查詢的性能最好，超過(guò)6個(gè)擴(kuò)展詞后性能下降明顯，這是由于權(quán)重低的擴(kuò)展詞不但不能起到優(yōu)化查詢的作用，反而會(huì)加入噪聲從而產(chǎn)生查詢歧義，造成“查詢漂移”，所以查詢擴(kuò)展詞不是越多越好。

5 結(jié)束語(yǔ)

本文在用戶興趣知識(shí)庫(kù)的基礎(chǔ)上，提出了一種基于興趣模型的查詢擴(kuò)展方法，并對(duì)查詢擴(kuò)展的工作流程作了比較詳細(xì)的敘述。實(shí)驗(yàn)表明，這種基于興趣模型的查詢擴(kuò)展方法能夠有效地輔助用戶利用搜索引擎搜索到自己感興趣的信息，在一定程度上彌補(bǔ)了用戶查詢信息不足的缺陷。由于本文的方法依賴用戶瀏覽結(jié)果文檔的數(shù)目，所以并沒(méi)有考慮瀏覽記錄是否含有不符合用戶需求的噪聲結(jié)果數(shù)據(jù)，考慮在下一步工作中加入權(quán)值的影響因素，從而進(jìn)一步改善整個(gè)搜索模型的性能。

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