推测用户信息类、事物类的查询意图

    导航类查询通过去除搜索结果中低质里的网页或者排名靠后的方法来提高查询效果.而信息和事务类查询是将搜索结果中高质且的网页排名靠前的方法来提高查询效果，而主要的难点在于对于信息和事务类查询.例如用户查询“Z50”，可能是一个列车的车次，也可能是一款手机的型号，或者是一款数码相机的型号.那么用户查询的到底是什么呢?在推测用户搜索意图上，查询系统做了如下的工作。

    (1)从查询日志中得到用户的这类查询中实际点击的URL，并进行排名反馈。

    如果在100个查询’Z50“的用户中，50个选择了查看列车车次的URL，10人选择了查看数码相机Z50的URL，5人选择了直看手机Z50的URL，由此反馈给排名系统。在下次再有类似的查询.将和列车车次有关的URL排第一.依次为与数码相机Z50相关的U RL，以及与手机Z50相关的URL。这种利用用户的实际点击来进行排名可以满足主流查询用户的孺求.

  (2)在用户的查询序列中分析查询意图，并给出搜索提示（Query Suggestion ),

    通过对用户查询日志的统计分析，例如10%的用户在查询"Z50"后，继续查询’火车Z50"或者"Z50车次信息“，那么可以推测用户在查询Z50后并不满意给出的结果，而使用了更加精确的查询词。因此在搜索提示(一般出现在搜索页的尾部）中给出搜索提示，帮助用户选择更好的查询词得到搜索效果，同

时将在查询Z50后的搜索结果中涉及火车车次信息的结果排名靠前。

    综上所述.这类信息和事务类直询大多通过事后分析及日志挖掘的技巧将分析结果反馈给排名系统，使得在接下来的排名更加科学。因为具有了用户的点击反馈和查询反馈，所以一个搜索引雄的用户越多，其查询效果就越好。

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