问答题 295 /376

聊简历项目，对搜索推荐算法的了解

参考答案

参考回答：

当用户输入关键词查询的时候，如何让用户查询更准确呢？我们设想，针对用户的输入，我们如果能给出若干个和用户输入的关键词相似度很近的词，以这些作为查询条件，如果我们的算法足够好，搜索出来的结果会大大增加检索的准确度。下面给出具体的算法思路：

从向量化的角度来看，每一篇文档都对应一个向量，其中表示特征项i.是一个向量由词、词的位置、TF等义项来确定的。对于版本1，我们只取了词、词的位置。我们先用分类规则，把文档分成若干类，基于每一类进行如下计算：

表示两个特征项的相似度。

我们定义一下距离公式

我们对于每个文档的特征项，两两求出特征项的相似度。通过这个距离公式

我们可以得出，对于每一个分类，以这些特征项为顶点，以相似度距离为边，就构

成了如下的无向图。

（lawnet）

类比于wordnet和知网的hownet，我们称这个无向图，为lawnet。

那我们的设想问题就转化为：选取任意一个顶点，找出若干个（譬如10个）由这些顶点组成的最小生成树或者边权之和最小的最小子图。这是一个局部最优的随机问题。也就是说，我们只需要满足用户认可的体验程度即可，如果概率为90%，也就是说，当用户输入10000次，我们能成功给出9000次的提示词就行了。

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