A New Approach to Expand User's Query in Domain Specific Search Engines

سال انتشار: 1381
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 2,085

فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

ACCSI08_068

تاریخ نمایه سازی: 18 بهمن 1386

چکیده مقاله:

Most of popular search engines accept user's query as a set of keywords. But, keywords are not powerful enough for comprehensive representation of user request. In this paper, we introduce “Domain Specific Concept Hierarchy (DSCH)” as a specialization of concept hierarchies. Then we propose a new algorithm for automatic construction of DSCH. Using this hierarchy in a domain specific search engine, search engine expands the user's query by adding a set of conceptually related terms to query. The proposed algorithm has been implemented and the results are presented. We have used DSCH in AKU-CS domain specific search engine. The result shows significant improvement in quality of results of search engine so that it returns results that are more relevant to the user’s query with higher ranks in comparison with original search engine, which does not use query expansion. We used Cora search engine that is a computer science papers search engine as original system.

نویسندگان

Hamid Reza Motahari Nezhad

Intelligent System Lab. Computer Engineering Faculty Amirkabir University of Technology Tehran-Iran

Ahmad Abdollahzadeh Barfourosh

Intelligent System Lab. Computer Engineering Faculty Amirkabir University of Technology Tehran-Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Qiang Yang, Hai-Feng Wang, Ji-Rong Wen, Gao Zhang, Ye Lu, ...
  • Barfourosh A. A. and Motahary Nezhad H. R., A Case ...
  • Bharat K. and Henzinger M., Improved algorithms for topic distillation ...
  • Chakrabarti S., Van der Berg M., and Dom B., Focused ...
  • Andrew McCallum, Kamal Nigam, Jason Rennie, Kristie Seymore, Automating the ...
  • A. A. Barfourosh, H.R. Motahary Nezhad, A new approach to ...
  • A. A. Barfourosh, H.R. Motahary Nezhad, M. Anderson, Don Perlis, ...
  • J. Rennie and A. McCallum, Using reinforcement learning to spider ...
  • A. McCallum and K. Nigam, J.Rennie, and K. Seymore, Building ...
  • Michelangelo Diligenti, Frans Coetzee, Steve Lawrence, C. Lee Giles, Marco ...
  • Han J. and Fu Y., Dynamic Generation and Refinement of ...
  • Soumen Chakrabarti, Data Mining for Hypertexts: A tutorial Survey, ACM ...
  • Salton G., and Yang C. On the specification of term ...
  • Jason D. M. Rennie, Inproving Multi-class Text Classification with Naive ...
  • Lawrence S. and Giles C.L., Accessibility of Information the Web, ...
  • نمایش کامل مراجع