1、隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)上新的網(wǎng)頁(yè)每天以驚人的速度在增長(zhǎng)，這為滿(mǎn)足用戶(hù)檢索信息提供了足夠大的空間，但是想找到滿(mǎn)足需求的信息也越來(lái)越成為困擾用戶(hù)的一個(gè)問(wèn)題。搜索引擎作為一種網(wǎng)上信息服務(wù)系統(tǒng)，為用戶(hù)在Internet上查找信息提供了方便。
　　 用戶(hù)在使用搜索引擎進(jìn)行信息查找時(shí)，通常都是向搜索引擎提交一系列的查詢(xún)?cè)~，但是由于自然語(yǔ)言的模糊性，用戶(hù)提交的這些初始查詢(xún)?cè)~并沒(méi)有被搜索引擎準(zhǔn)確理解，導(dǎo)致搜索引擎返回的信息中有些與用戶(hù)的

2、查詢(xún)意圖是不相關(guān)的，甚至有些還會(huì)嚴(yán)重偏離用戶(hù)的搜索主題。解決詞不匹配問(wèn)題成為信息檢索領(lǐng)域中十分重要的研究課題，查詢(xún)擴(kuò)展是解決詞不匹配問(wèn)題的有效技術(shù)。為了更好地解決查詢(xún)?cè)~擴(kuò)展技術(shù)存在的問(wèn)題，論文結(jié)合形式概念分析（Formal Concept Analysis）與關(guān)鍵詞加權(quán)進(jìn)行了查詢(xún)?cè)~擴(kuò)展的研究。
　　 論文的主要研究?jī)?nèi)容歸納如下：
　　 1．提出一種對(duì)查詢(xún)擴(kuò)展源進(jìn)行優(yōu)化的方法。優(yōu)化的基本思想是：首先分別對(duì)用戶(hù)相關(guān)反饋過(guò)程中

3、得到的文檔和由搜索引擎返回的文檔集中那些不同于用戶(hù)相關(guān)反饋過(guò)程中得到的文檔進(jìn)行分析，運(yùn)用形式概念分析的知識(shí)建立兩個(gè)概念格（Concept Lattice），為了區(qū)分，就把這兩個(gè)概念格分別稱(chēng)之為“用戶(hù)概念格”和“挖掘概念格”，然后通過(guò)計(jì)算概念相似值，在“挖掘概念格”中找出與“用戶(hù)概念格”相似度較高的概念，最后抽取出這些概念的外延，并將它們加入到用戶(hù)選擇的文檔集合中去，達(dá)到優(yōu)化查詢(xún)擴(kuò)展源的目的。
　　 2．提出一種通過(guò)給關(guān)鍵詞加權(quán)進(jìn)

4、行查詢(xún)?cè)~擴(kuò)展的方法。在這種方法中，首先把用戶(hù)初始查詢(xún)和查詢(xún)擴(kuò)展源中的文檔轉(zhuǎn)化為向量，通過(guò)計(jì)算向量之間的相似度得到文檔與查詢(xún)的相似權(quán)值，接著分別在單個(gè)文檔和整個(gè)文檔集中分析詞的權(quán)重，然后把這些權(quán)重值進(jìn)行合理的結(jié)合得到詞的最終權(quán)重，最后選取那些權(quán)重值大的詞作為查詢(xún)擴(kuò)展詞。借助這種方法，可以在整個(gè)文檔集中抽取出質(zhì)量較高的詞作為查詢(xún)擴(kuò)展詞。
　　 論文最后通過(guò)20組不同主題的用戶(hù)查詢(xún)?cè)~以及搜索引擎對(duì)每組查詢(xún)?cè)~返回的前50個(gè)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)