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对用户输入的查询请求,如果搜索引擎系统能给出一个相关查询列表,将有助于用户进行查询修正,进而检索到用户所需要的信息.文中提出了一种利用支持向量回归确定相关Web查询的新方法.对一个给定的Web查询,首先从用户的使用记录中抽取候选查询的5个量化指标:被查询的次数、被查询的用户量、用户在反馈结果中的点击次数、与给定查询间的共有词项个数和点击相同网址(URL)的个数;然后用手工标记部分训练数据,进而建立支持向量回归模型,根据相关度的大小确定相关Web查询.实验结果表明该方法具有较高的准确度.