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基于搜索引擎的查询推荐技术的研究的任务书
任务书
1.研究背景与意义
随着互联网和移动互联网的普及，人们获取信息的渠道越来越多样化，其中搜索引擎成为了最主要的搜索工具。然而，搜索引擎返回的结果往往范围过大、精度不足、排序不合理等问题，给用户的搜索体验带来了一定的困扰。因此，为了提高用户的搜索体验，研究基于搜索引擎的查询推荐技术就显得非常重要。
查询推荐是指在用户输入查询词组时，为用户提供与其搜索意图相关的其它查询词或搜索结果。基于搜索引擎的查询推荐技术可以通过分析用户的查询历史、上下文信息、搜索结果中包含的关键信息等多种因素，来提供更加准确、精确的查询推荐，从而提高用户的搜索效率和准确率。因此，在推荐系统、搜索引擎优化和信息检索等方面都具有重要的应用价值。
2.研究目标
本课题的研究目标是设计并实现一种基于搜索引擎的查询推荐技术，旨在提高用户的搜索效率和准确率，改善用户的搜索体验。具体研究目标如下：
（1）通过收集和分析用户的搜索历史、上下文信息和搜索结果中包含的关键信息等多种因素，构建用户搜索行为模型。
（2）基于用户搜索行为模型，设计一种查询推荐算法，可以通过查询词语义分析、词频统计、查询历史匹配等方法，提供用户搜索意图相关的查询推荐。
（3）通过搭建实验测试平台，评价所设计的查询推荐技术的有效性和实用性。
3.研究内容和方法
（1）用户搜索行为模型的构建：通过收集用户的搜索历史、查询时间、查询类型等信息，建立用户搜索行为模型。根据用户搜索行为，可以获取用户查询的语义和规律，进而对其推荐相关的查询词，满足用户的需求。
（2）查询推荐算法的设计：在用户搜索行为模型的基础上，设计一种能够通过语义分析、词频统计、查询历史匹配等多种方式，推荐与用户搜索意图相关的查询词的算法。考虑到不同用户在不同情境下的搜索输入和需求不同，同时也避免完全根据过往搜索历史来进行推荐，算法需要具有一定的普适性和灵活性。
（3）实验测试平台的搭建和测试：通过搭建实验测试平台，根据大量的用户搜索数据对所设计的算法进行测试和评价。对于不同的推荐算法，可以采用多种不同的实验测试策略，比如通过模拟用户搜索行为来评估算法的推荐精度和召回率。
4.研究计划和安排
（1）第一阶段（2周）：查阅相关文献，了解查询推荐技术的现有研究成果、应用场景和研究成果。
（2）第二阶段（2周）：搜集和整理用户搜索数据，建立用户搜索行为模型，对搜索行为进行统计和分析，为推荐算法提供数据支持。
（3）第三阶段（4周）：设计基于搜索引擎的查询推荐算法，重点研究算法的语义分析和词频统计方法，并根据测试结果对算法进行优化。
（4）第四阶段（4周）：搭建实验测试平台，根据测试数据对算法进行评估和分析，并进行优化。
（5）第五阶段（2周）：总结研究成果，撰写论文并进行实验演示。
5.预期成果
（1）设计并实现了一种具有一定效果的基于搜索引擎的查询推荐技术。
（2）开发出一套完整的实验测试平台，并能够对设计的查询推荐算法进行评估和优化。
（3）产生了一篇有价值的学术论文，证明了本研究提出的查询推荐技术在提高用户搜索效率和准确率方面的帮助。
6.参考文献
[1]林子善.基于用户兴趣的个性化搜索推荐引擎设计与实现[D].华南理工大学,2016.
[2]郑智慧，杨静.基于向量空间模型的推荐算法研究及实现[J].计算机科学，2017，44(2)：278-283.
[3]Q.Luo,J.Feng,X.Yao,etal.Aunifiedcollaborativefilteringmodelforproductrecommendationonmulti-channele-commercesystems[J].Neurocomputing,2019,329:25-36.
[4]T.Xue,J.Tao,C.Zhang,etal.Context-awarepersonalizedrecommendationusinghierarchicalrecurrentneuralnetwork[C].Proceedingsofthe2018IEEEConferenceonComputerCommunicationsWorkshops,2018:1-6.