【摘 要】
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搜索词联想的生成对于优化搜索引擎,提升用户体验具有重要的意义.针对搜索联想词的生成,本文提出基于FP-growth的修饰词+实体的联想词生成方法,在运用CRF模型抽取实体以及构建电商领域词典的基础上,用FP-growth算法挖掘出包含实体与修饰词的频繁项集,并组合成为修饰词+实体的形式.在电商领域商品标题数据集上进行实验,并和Trie树生成的联想词大集进行对比.实验表明,FP-growth算法生成的联想词效果更好,并减少了时间上的损失.
【机 构】
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搜索词联想的生成对于优化搜索引擎,提升用户体验具有重要的意义.针对搜索联想词的生成,本文提出基于FP-growth的修饰词+实体的联想词生成方法,在运用CRF模型抽取实体以及构建电商领域词典的基础上,用FP-growth算法挖掘出包含实体与修饰词的频繁项集,并组合成为修饰词+实体的形式.在电商领域商品标题数据集上进行实验,并和Trie树生成的联想词大集进行对比.实验表明,FP-growth算法生成的联想词效果更好,并减少了时间上的损失.
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