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    Query Categorization from Web Search Logs Using Machine Learning Algorithms

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    This paper presents a data-driven methodology to disambiguate a query by suggesting relevant subcategories within a specific domain. This is achieved by finding correlations between the user’s search history and the context of the current search keyword. We apply automatic categorization on each query to identify a list of categories which can describe the query given. To predict the categories of a user input query, we employed machine learning algorithms. We present the preliminary evaluation results and conclude with future work.
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    This paper presents a data-driven methodology to disambiguate a query by suggesting relevant subcategories within a specific domain. This is achieved by finding correlations between the user’s search history and the context of the current search key...

    This paper presents a data-driven methodology to disambiguate a query by suggesting relevant subcategories within a specific domain. This is achieved by finding correlations between the user’s search history and the context of the current search keyword. We apply automatic categorization on each query to identify a list of categories which can describe the query given. To predict the categories of a user input query, we employed machine learning algorithms. We present the preliminary evaluation results and conclude with future work.

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    목차 (Table of Contents)

    • Abstract
    • 1. Introduction
    • 2. Our Approach
    • 2.1. Data Pre-processing
    • 2.2. Categorization
    • Abstract
    • 1. Introduction
    • 2. Our Approach
    • 2.1. Data Pre-processing
    • 2.2. Categorization
    • 2.3. Data Preparation
    • 2.4. Categorization Learning
    • 3. Evaluation
    • 3.1. Results
    • 3.2. Discussions
    • 4. Conclusion
    • Acknowledgement
    • References
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