60、搜索建议与命令生成的研究进展

搜索建议与命令生成的研究进展

搜索建议方法

在搜索领域，有用的搜索建议通常会被置于前列，且相关查询的总数相对固定。当所需建议数量接近日志中原始相关查询的最大数量时，会对效果产生一定限制。实际上，几乎所有搜索引擎在实际需求中为原始查询提供的建议不超过十条。因此，更关注将相关建议排在更高的位置是合理的。

有一种基于日志的查询建议方法，该方法不仅在查询 - URL 二分图上进行随机游走，还利用 URL 的排名和顺序来衡量查询 - URL 边的强度，这代表了大多数用户对特定查询的选择。此外，还探索了查询的模糊性，并对两个查询之间的模糊性相似度进行估计，以使建议在模糊性方面更倾向于原始查询。实验证明，该方法在生成建议方面是有效的，所生成的建议不仅与原始查询相关，而且在模糊性上也具有适应性。

不过，该方法也存在一些问题。在计算查询的模糊性时，基于每个 URL 代表一个独特主题的假设使用信息熵，但实际上很多 URL 属于同一主题。此外，在生成建议时，当前研究对候选建议的过滤关注较少，可能会导致重复和冗余。

交互式命令生成器

物理群系统的一个特点是缺乏智能，这使得无法构建完全自主的单元，这些单元仅根据目标任务和环境状态自动运行。在不久的将来，主要的解决方案将是远程控制群系统，其中人类操作员将在指导和控制实践的范围内与计算机进行交互，对话的结果将形成对群单元的命令流。

人类操作员和计算机都按照各自的算法运行，每个基本操作的执行时间和结果都是随机的。因此，对人类和计算机状态随时间变化的随机序列进行建模的自然且常见的方法是所谓的 2 - 并行半马尔可夫过程。这种方法允许在人类和计算机活动的准备阶段，对命令生成器的时间和随机特征进行评估，并