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基于深度学习的查询建议综述.docxVIP

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基于深度学习的查询建议综述

目录

内容概要................................................2

1.1深度学习简介...........................................2

1.2查询建议系统概述.......................................3

1.3研究背景与意义.........................................4

查询建议系统基础知识....................................5

2.1查询建议系统概念.......................................6

2.2查询建议系统类型.......................................7

2.3查询建议系统评价指标...................................7

基于深度学习的查询建议方法..............................9

3.1深度学习模型概述......................................10

3.1.1深度神经网络........................................11

3.1.2递归神经网络........................................12

3.1.3卷积神经网络........................................14

3.2文本表示学习方法......................................15

3.2.1基于词嵌入的方法....................................16

3.2.2基于句子嵌入的方法..................................18

3.2.3基于上下文的方法....................................18

3.3用户行为建模..........................................20

3.3.1用户兴趣建模........................................21

3.3.2用户历史行为分析....................................22

3.4查询理解与生成........................................23

3.4.1查询意图识别........................................24

3.4.2查询扩展与生成......................................26

基于深度学习的查询建议系统案例分析.....................27

4.1案例一................................................28

4.1.1系统架构............................................30

4.1.2模型实现............................................31

4.1.3性能评估............................................33

4.2案例二................................................35

4.2.1系统设计............................................35

4.2.2深度学习模型应用....................................38

4.2.3实验结果与分析......................................39

深度学习查询建议系统面临的挑战与展望...................40

1.内容概要

本文综述了基于深度学习的查询建议技术的发展现状及其重要性。首先,介绍了查询建议在有哪些信誉好的足球投注网站引擎、推荐系统及其他信息检索应用中的关键作用。接着,探讨了深度学习技术如何通过处理大规模和多模态数据,提升查询建议系统的准确性和效率。随后,详细分析了当前主流的深度学习模型及其在查询建议任务上的应用,包括但不限于循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、变换器(Transformer)等,并讨论了这些模型在处理长文本序列、多模态信息及上下文依赖方面

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