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內容簡介

　　查詢推薦技術已經(jīng)成為信息檢索的基礎技術之一，它廣泛應用于網(wǎng)頁搜索、商品搜索、問答搜索（如知乎、百度知道、維基知道等）等互聯(lián)網(wǎng)服務中，成為用戶獲得信息的重要途徑之一。通過查詢推薦，用戶可以更準確、更快捷地描述查詢意圖，從而獲得更好的體驗。一直以來，查詢推薦的研究主要集中在通用信息檢索場景，而較少關注社會化問答平臺場景下的用戶信息行為和信息需求的特殊性。本書以用戶問答查詢推薦，即“在用戶輸入少量關鍵詞的條件下，自動分析用戶的潛在提問意圖，并為用戶推薦相關的自然語言問句”，這一新的研究課題為主線，結合當前流行的深度學習技術，從合成數(shù)據(jù)生成、基于搜索的路徑、基于生成的路徑和推薦結果多樣化四個方面上展開了深入的探討。本書回答了以下問題，“什么是用戶問答查詢推薦”“用戶問答查詢推薦面臨哪些挑戰(zhàn)，有哪些解決路徑”“哪些深度學習技術可被用于用戶問答查詢推薦研究”“如何使用深度學習技術解決用戶查詢推薦研究的障礙”。

作者簡介

　　丁恒，華中師范大學信息管理學院講師。2018年博士研究生畢業(yè)于武漢大學信息管理學院。主持國家自然科學基金青年項目、中國博士后科學基金面上資助項目兩項，獲省級社會科學優(yōu)秀成果三等獎一項。在核心期刊和重要會議發(fā)表論文20余篇。主要學術研究領域為信息檢索、數(shù)據(jù)挖掘和社交計算。

圖書目錄

目　錄

1??用戶問答查詢推薦研究：起源、挑戰(zhàn)和路徑（??1??）
1.1??用戶問答查詢推薦是什么（??1??）
1.2??解決路徑與挑戰(zhàn) （??3??）
1.3??深度學習時代的用戶問答查詢推薦研究（??8??）
2??合成數(shù)據(jù)生成方法（??10??）
2.1??概述（??10??）
2.2??關鍵詞查詢生成（??11??）
2.3??數(shù)據(jù)處理與實驗設置（??16??）
2.4??實驗結果（??19??）
3??基于搜索的用戶問答查詢推薦（??25??）
3.1??概述（??25??）
3.2??N元卷積匹配神經(jīng)網(wǎng)絡（??26??）
3.3??數(shù)據(jù)集構建（??33??）
3.4??實驗設置（??38??）
3.5??實驗結果（??42??）
4??基于生成的用戶問答查詢推薦（??45??）
4.1??概述（??45??）
4.2??合成數(shù)據(jù)過濾器（??47??）
4.3??神經(jīng)翻譯模型（??49??）
4.4??數(shù)據(jù)與實驗（??57??）
4.5??結果評價與分析（??65??）
5??用戶問答查詢推薦結果多樣化（??73??）
5.1??概述（??73??）
5.2??多樣化算法（??75??）
5.3??實驗設置（??82??）
5.4??結果分析（??85??）

參考文獻（??88??）
后　　記（??95??）