10、基于蚁群算法的高效网络搜索查询重构

基于蚁群算法的高效网络搜索查询重构

1. 查询重构阶段

1.1 候选建议生成

数据集包含计算机科学相关的关键词及其评级。关键词评级是指在一组用户的输入查询结果文档中，某个单词出现的频率，这个评级在图中被视为信息素深度或权重。

操作步骤如下：
1. 构建三元搜索树（TST）并加载所有关键词查询。
2. 在每个查询关键词的末尾创建邻接表，将初始查询结果中出现的关键词按照频率从高到低的顺序输入，并建立词与词之间的关联。

选择 TST 存储查询词的原因是，TST 操作的时间复杂度与二叉搜索树（BST）相似，插入、删除和搜索操作的时间与 TST 的高度成正比，空间与要存储的字符串长度成正比。该方法尝试通过蚁群优化（ACO）启发式算法选择最佳的几个建议。

1.2 查询建议准备

基于 ACO 构建的模型采用图结构，根节点是查询词，边指向可能的查询细化。边的权重编码了节点（即查询词）之间关联的重要性。通过从初始查询节点开始，模拟用户在检索结果中的导航来遍历图，遵循 ACO 原则识别和排名相关的查询建议。

2. 使用 ACO 进行个性化查询重构的步骤

1. 选择一个顶点 rϵV[G] 作为根顶点，即查询节点。
2. 根据不同用户的搜索导航历史遍历图。
3. 从查询节点中选择大多数用户访问过的顶点列表。
4. 返回访问过的前几个单词作为建议。

蚁群算法的原理基于蚂蚁的行为。蚂蚁几乎都是盲目的，无法单独完成复杂任务，它们依靠群体智能生存，能够建立从蚁群到食物源的最短路径。蚂蚁通