了得網計算機/網絡_搜索引擎中的實體推薦關鍵技術研究

內容簡介

搜索引擎是人們獲取信息的重要工具。近幾年,人們獲取信息的需求不斷提升, 促使搜索引擎不斷發展和進化, 從被動地為用戶提供查詢結果, 轉變為主動地為用戶提供直接答案並推薦相關信息。其中, 實體推薦是推薦粒度*細且信息量*豐富的一種信息推薦形式, 備受學術界重視, 也深受用戶歡迎。

本書圍繞實體推薦, 針對實體推薦算法的改進和推薦理由的生成這兩方面的關鍵技術進行研究, 並得出研究結論。本書適合計算機領域的研究生以及從業人員閱讀, 可以幫助讀者較全面地了解實體推薦算法。

叢書序
導師序
摘要

第1章緒論
1.1課題背景及意義1
1.1.1實體推薦的定義及研究背景1
1.1.2實體推薦的挑戰及研究意義6
1.2研究現狀及分析12
1.2.1實體推薦算法12
1.2.2實體推薦的可解釋性23
1.2.3尚且存在的問題31
1.3本書的研究內容及章節安排35
叢書序
導師序
摘要

第1章緒論
1.1課題背景及意義1
1.1.1實體推薦的定義及研究背景1
1.1.2實體推薦的挑戰及研究意義6
1.2研究現狀及分析12
1.2.1實體推薦算法12
1.2.2實體推薦的可解釋性23
1.2.3尚且存在的問題31
1.3本書的研究內容及章節安排35

第2章基於排序學習與信息新穎性增強的實體推薦
2.1引言40
2.2問題定義43
2.2.1信息新穎性定義43
2.2.2基於信息新穎性增強的實體推薦任務定義47
2.3基於排序學習框架的實體推薦算法49
2.3.1相關實體發現50
2.3.2相關實體排序53
2.4實驗設置69
2.4.1實驗數據69
2.4.2基線方法70
2.4.3評價指標72
2.5實驗結果與分析75
2.5.1本方法與五種基線方法的比較76
2.5.2不同特征的貢獻度分析78
2.6本章小結81

第3章基於深度多任務學習的上下文相關實體推薦
3.1引言83
3.2問題定義87
3.2.1上下文相關實體推薦任務定義87
3.2.2使用多任務學習的原因89
3.3基於多任務學習的上下文相關實體推薦模型92
3.3.1上下文無關實體推薦模型92
3.3.2上下文相關實體推薦模型94
3.3.3使用多任務學習提升上下文相關實體推薦模型的效果95
3.3.4利用上下文相關實體推薦模型提升推薦效果98
3.4實驗設置100
3.4.1實驗數據與評價指標101
3.4.2基線方法104
3.5實驗結果與分析105
3.5.1上下文信息的影響105
3.5.2多任務學習與單任務學習的比較106
3.5.3實體推薦模型的比較107
3.5.4搜索會話長度的影響108
3.5.5上下文相關文檔排序的效果110
3.6本章小結111

第4章基於卷積神經網絡的實體對推薦理由識別
4.1引言112
4.2問題定義116
4.3實體對推薦理由識別方法118
4.3.1訓練數據的構建方法118
4.3.2基於卷積神經網絡的排序模型122
4.4實驗設置125
4.4.1實驗數據126
4.4.2基線方法128
4.4.3評價指標130
4.5實驗結果與分析130
4.5.1人工設計特征與自動學習特征的比較131
4.5.2基於pointwise與基於pairwise的排序方法的比較132
4.5.3本方法與三種基線方法的比較133
4.6本章小結138

第5章基於機器翻譯模型的實體推薦理由生成
5.1引言139
5.2問題定義142
5.3基於統計機器翻譯模型的實體推薦理由生成144
5.4基於神經機器翻譯模型的實體推薦理由生成148
5.4.1Seq2Seq模型149
5.4.2由實體信息指導的Seq2Seq模型156
5.4.3基於Seq2Seq的實體推薦理由生成模型161
5.5實驗設置162
5.5.1實驗數據162
5.5.2對比方法165
5.5.3評價指標169
5.6實驗結果與分析171
5.6.1不同實體推薦理由生成方法的比較與分析171
5.6.2基於Seq2Seq的實體推薦理由生成模型分析174
5.6.3基於實例的方法的比較與分析176
5.7本章小結181

結論
參考文獻
攻讀博士學位期間發表的論文及其他成果
致謝

前言

博士研究生教育是教育的最高層級，是一個國家高層次入纔培養的主渠道。博士學位論文是青年學子在其入生求學階段，經歷“昨夜西風凋碧樹，獨上高樓，望盡天涯路”和“衣帶漸寬終不悔，為伊消得入憔厗”之後的學術巔峰之作。因此，一般來說，博士學位論文都在其所研究的學術前沿點上有所創新、有所突破，為拓展入類的認知和知識邊界做出了貢獻。博士學位論文應該是同行學術研究者的文獻。

為推動我國計算機領域的科技進步，激勵計算機學科博士研究生潛心鑽研，務實創新，解決計算機科學技術中的難點問題，表彰做出優秀成果的青年學者，培育計算機領域的頂級創新入纔，中國計算機學會(CCF)於2006 年決定設立 “中國計算機學會優秀博士學位論文獎”，每年評選不超過10 篇計算機學科優秀博士學位論文。截至 2020 年已有 135 位青年學者獲得該獎。他們走上工作崗位以後均做出了顯著的科技或產業貢獻，有的獲國家科技大獎，有的獲評國際高被引學者，有的研發出高端產品，大都成為計算機領域國內國際知名學者、一方學術帶頭入或有影響力的企業家。
博士研究生教育是教育的最高層級，是一個國家高層次入纔培養的主渠道。博士學位論文是青年學子在其入生求學階段，經歷“昨夜西風凋碧樹，獨上高樓，望盡天涯路”和“衣帶漸寬終不悔，為伊消得入憔厗”之後的學術巔峰之作。因此，一般來說，博士學位論文都在其所研究的學術前沿點上有所創新、有所突破，為拓展入類的認知和知識邊界做出了貢獻。博士學位論文應該是同行學術研究者的文獻。

為推動我國計算機領域的科技進步，激勵計算機學科博士研究生潛心鑽研，務實創新，解決計算機科學技術中的難點問題，表彰做出優秀成果的青年學者，培育計算機領域的頂級創新入纔，中國計算機學會(CCF)於2006 年決定設立 “中國計算機學會優秀博士學位論文獎”，每年評選不超過10 篇計算機學科優秀博士學位論文。截至 2020 年已有 135 位青年學者獲得該獎。他們走上工作崗位以後均做出了顯著的科技或產業貢獻，有的獲國家科技大獎，有的獲評國際高被引學者，有的研發出高端產品，大都成為計算機領域國內國際知名學者、一方學術帶頭入或有影響力的企業家。

博士學位論文的整體質量體現了一個國家相關領域的科技發展程度和高等教育水平。為了更好地展示我國計算機學科博士生教育取得的成效，推廣博士生科研成果，加強高端學術交流，中國計算機學會於 2020 年委托北京西西艾弗信息科技有限公司以“CCF 優秀博士學位論文叢書”的形式，陸續選擇 2006 年至今及以後的部分優秀博士學位論文全文出版，並以此慶祝中國計算機學會建會 60 周年。這是中國計算機學會義一引入矚目的創舉，也是一項令入稱道的善舉。

希望我國計算機領域的廣大研究生向該叢書的學長作者們學習，樹立獻身科學的理想和信念，塑造“六經責我開生面”的精神氣度，低廝探索，銳意創新，不斷摘取科學技術明珠，為國家做出重大科技貢獻。

謹此為序。

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