以非監督式方法利用知識庫與搜尋結果提升網頁搜尋排序一致性

江建德

doi:10.6342/NTU201600837

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?	表示一个字母切截，输入两个?表两个字母，依此类推，例：输入「Appl?」，查得结果应为appl e , appl y … ( 常用于英文字查询 )
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AND、OR、NOT	布尔逻辑组合关键字，用来扩大或缩小查询范围的技巧。 (1) AND ：缩小查询范围 (2) OR ：扩大查询范围(3) NOT：排除不相关的范围

DOI 是数位物件识别码（ D igital O bject I dentifier ）的简称，
为物件在网路上的唯一识别码，可用于永久连结并引用目标物件。

使用DOI作为永久连结

每个DOI号前面加上「 http://dx.doi.org/ 」便成为永久网址。
如以DOI号为 10.5297/ser.1201.002 的文献为例，此文献的永久连结便是： http://dx.doi.org/ 10.5297/ser.1201.002 。
日后不论出版单位如何更动此文献位置，永久连结所指向的位置皆会即时更新，不再错失重要的研究。

引用含有DOI的文献

有DOI的文献在引用时皆应同时引用DOI。若使用APA、Chicago以外未规范DOI的引用格式，可引用DOI永久连结。

DOI可强化引用精确性、增强学术圈连结，并给予使用者跨平台的良好使用经验，目前在全世界已有超过五千万个对象申请DOI。如想对DOI的使用与概念有进一步了解，请参考（）。

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以非监督式方法利用知识库与搜寻结果提升网页搜寻排序一致性

An Unsupervised Ranking Consistency Approach based on Knowledge Base and Search Results

江建德 , 硕士　　导师：郑卜壬　　

英文 DOI： 10.6342/NTU201600837

网页搜寻；排序一致性；查询意图；非监督式方法；知识库；主题分群；查询意图模板； Web Search ； Ranking Consistency ； Query Intent ； Unsupervised Approach ； Knowledge Base ； Topical Cluster ； Query Intent Template

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摘要 │ 参考文献 (28) │ 国际计量

摘要〈TOP〉

并列摘要〈TOP〉

Relevance ranking is the most important problem in web search system, such as Google, Yahoo!, Bing etc. Most of conventional approaches focus on optimizing ranking model by each query separately. One past work propose a two-stage supervised approach to improve relevance ranking by enhancing ranking consistency across queries with similar search intents. However, there are two crucial problems of previous work. First, they use pair-wise learning to rank to learn consistency, and the method relies on large-scale query log which only few of mature web search systems have. Most of developing search engines need to improve their performance without query log. Second, they considers query intents on entities in knowledge base. Nevertheless, entities cannot completely represent query intents because queries contains some specific information to ask, such as ``Kobe Bryant family' for the intents of family. In this work, we propose an two-phase unsupervised approach to improve ranking consistency by knowledge base and search results. The first phase extracts consistency from search results and the second phase re-ranks search results by leveraging consistency and unique. Furthermore, we add query templates to help us clarify query intents completely. For the best of our knowledge, our work is the first unsupervised method with ranking consistency to improve relevance ranking. We conducted extensive experiments using Freebase and search results from Yahoo! search engine, and results demonstrate that our approach improves ranking consistency and relevance ranking significantly.

参考文献 ( 28 ) 〈TOP〉

[1] J. S. Beis and D. G. Lowe. Shape indexing using approximate nearest-neighbour search in high-dimensional spaces. In Proceedings of the 1997 Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 1997.
连结：
[2] S. M. Beitzel, E. C. Jensen, A. Chowdhury, D. Grossman, O. Frieder, and N. Goharian. Fusion of effective retrieval strategies in the same information retrieval system. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 55(10): 859–868, 2004.
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[15] J. Jiang, X. Song, N. Yu, and C.-Y. Lin. Focus: learning to crawl web forums. IEEE Transactions on knowledge and Data Engineering, 25(6):1293–1306, 2013.
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