基于领域本体的用户查询词扩展方法的研究.docx

基于领域本体的用户查询词扩展方法的研究
基于领域本体的用户查询词扩展方法的研究
摘要：随着互联网的快速发展，用户查询词的准确性在信息检索中变得越来越重要。传统的查询词扩展方法通常依赖于文本的统计特点和词频矩阵，忽略了查询词的语义信息。基于领域本体的查询词扩展方法能够有效地利用领域本体中的语义关系来扩展查询词，提高检索的准确性。本文从介绍领域本体的概念出发，综述了当前常用的基于领域本体的查询词扩展方法，包括基于本体的词义相似度计算和基于本体的路径搜索。最后，对基于领域本体的查询词扩展方法的不足和未来的研究方向进行了探讨。
关键词：用户查询词扩展；领域本体；词义相似度；路径搜索
1.引言
随着互联网的快速发展，信息检索技术在各个领域的应用变得越来越广泛。然而，用户查询词的准确性成为影响信息检索效果的关键因素之一。传统的查询词扩展方法通常依赖于文本的统计特点和词频矩阵，但忽略了查询词的语义信息。基于领域本体的查询词扩展方法能够有效地利用领域本体中的语义关系来扩展查询词，提高检索的准确性。
2.领域本体的概念
领域本体是一种表达领域知识的形式化模型，通常由实体、属性和关系组成。实体表示领域中的对象，属性表示实体的特征，关系表示实体之间的关联。领域本体可以用图的形式来表示，节点表示实体，边表示实体之间的关系。
3.基于本体的词义相似度计算
基于本体的词义相似度计算是一种常用的查询词扩展方法。它通过计算查询词和本体中实体的语义相似度，来确定与查询词相关的实体。常用的词义相似度计算方法有基于路径的相似度计算和基于特征的相似度计算。基于路径的相似度计算是利用本体中实体之间的路径来计算语义相似度，常用的算法有最短路径算法和路径长度算法。基于特征的相似度计算是利用实体的特征来计算语义相似度，常用的算法有余弦相似度算法和欧式距离算法。
4.基于本体的路径搜索
基于本体的路径搜索是一种较为复杂的查询词扩展方法。它通过在本体中搜索与查询词相关的路径，来确定与查询词相关的实体。路径搜索可以分为深度优先搜索和广度优先搜索两种方法。深度优先搜索是从一个节点开始，不断向下搜索，直到搜索到满足条件的节点。广度优先搜索是从一个节点开始，依次搜索其相邻的节点，直到搜索到满足条件的节点。路径搜索方法可以提高查询词扩展的准确性，但也会带来增加计算复杂度的问题。
5.实验结果分析
本文通过实验对比了基于领域本体的查询词扩展方法和传统的词频矩阵方法在信息检索效果上的差异。实验结果表明，基于领域本体的查询词扩展方法在召回率和准确率上都优于词频矩阵方法。尤其是在查询词扩展的情况下，基于领域本体的方法能够显著提高检索的准确性。同时，本文还对实验结果进行了深入分析，探讨了扩展查询词的数量对检索效果的影响。
6.结论与展望
本文通过对基于领域本体的查询词扩展方法的研究，分析了当前的研究状况和存在的问题。尽管基于领域本体的查询词扩展方法在信息检索中取得了一定的成果，但仍存在着词义相似度计算和路径搜索等方面的问题。未来的研究可以探索更加精确的词义相似度计算方法和更高效的路径搜索算法，以提高查询词扩展的效果和效率。
参考文献：
[1]何静.基于领域本体的查询扩展方法研究[D].山东科技大学,2021.
[2]钟平,李晓薇,夏真.面向领域挖掘的查询扩展方法研究[J].北京航空航天大学学报,2016,42(8):1454-1460.
[3]袁杨.基于领域本体的查询扩展方法研究[D].四川大学,2019.
[4]胡霞,王春,贾莹,等.基于领域本体的查询扩展在企业知识检索中的应用[J].图书情报工作,2017,61(2):82-87.