Minería de sustituciones de consultas basada en el contenido

Título original:

Content-Based Mining of Query Replacements

Contenido del libro:

Este libro presenta el problema de la sustitución de consultas basada en el contenido.

Motiva la correlación de términos modelada mediante MRF y la técnica basada en el muestreo para aprender las definiciones de las frases de búsqueda. Estas definiciones se utilizan como consultas alternativas para lograr una mayor precisión en varias tareas de recuperación.

Recuperar documentos relevantes y eliminar al mismo tiempo los irrelevantes para la consulta de un usuario es una tarea difícil que implica una buena comprensión de la relación entre los datos y la consulta, así como el desarrollo de algoritmos que puedan medir eficientemente la relevancia de los datos para la consulta. Como parte de esta tesis, hemos desarrollado una hipótesis para reducir significativamente el problema de la minería de definiciones de frases de búsqueda modelando la distribución conjunta de términos como un producto de distribuciones condicionales, modeladas como un Campo Aleatorio de Markov. Suponemos que existe una distribución conjunta subyacente entre los términos que se utilizan para describir la frase de búsqueda.

El modelado que proponemos es una representación condensada de la relación entre términos y parece captar estadísticas profundas entre términos. describe una frase objetivo.