1、基于查詢會話的方法
大家都知道，搜索引擎會統(tǒng)計分析用戶的搜索行為，將此轉(zhuǎn)化為查詢會話。然后通過各種數(shù)據(jù)挖掘算法來對查詢會話進行統(tǒng)計處理，如果一個查詢詞a和查詢詞b經(jīng)常一起出現(xiàn)，那么自然，我們可以認為兩者是相互關(guān)聯(lián)且值得推薦的。
當然，這樣做也會有兩個很明顯的問題暴漏了出來，用戶的一次連續(xù)的查詢可能不是針對的同一個主題，這樣，在對用戶的兩次查詢進行拆分時，很難精準的進行切割。同時，該方法是以單個用戶的查詢會話作為基礎(chǔ)來統(tǒng)計的，所以在對數(shù)據(jù)進行挖掘時不能體現(xiàn)不同用戶查詢之間的關(guān)聯(lián)。
2、基于點擊圖的方法
當然，在用戶的搜索日志中，除了簡單的查詢之外，還有對站點的點擊數(shù)據(jù)。如果能將此利用起來，也不失為一種很好的查詢相關(guān)搜索的方法。
一個簡單的邏輯為：
用戶查詢了關(guān)鍵詞p，然后點擊了網(wǎng)址D1和D2分別6次和8次，那么此時我們就可以針對p建立起一個向量[0,6,8,0],針對另一個查詢詞q同樣可以建立起對應的向量。
OK，這就再次回到了根據(jù)空間向量計算相似度的模型中。既定相似度大于某個值，則這兩種搜索即為相關(guān)。
當然，如果需要做的嚴謹一些，就需要將被點擊的內(nèi)容之間的相似度計算考慮在內(nèi)。因為不同的鏈接地址對應相同或相似內(nèi)容的現(xiàn)象在搜索引擎中屢見不鮮。
