使用搜索引擎时，如果用户对查询的描述越详细越精确那么使用搜索引擎就越可能返回用户所需的信息，但是因为用户每次输入的查询词过短会造成一些不便。有研究显示用户在使用搜索引擎时平均输入的查询词只有2.7个，使搜索引擎无法详细的了解用户的查询意图，造成返回的查询结果不准确；用户在使用搜索引擎进行查询时，无法准确描述自己的查询，这就为查询带来了更大的负担。
针对这些问题，研究人员提出了查询优化技术，查询扩展就是其中的一项非常重要的技术。随着对于查询扩展技术研究的深入，在许多情况下可以明显的解决用户的查询词不足而造成的返回结果不准确的问题，有些情况下却会使查询变得更糟。传统的查询扩展技术，无法有效的解决这些问题的原因如下：
(1)不管是基于全局分析的查询扩展、局部分析技术的查询扩展、还是局部上下文的查询扩展技术，不管需不需要用户的参与，都对初次查询返回的结果要求很高，如果初始查询结果和用户查询的相关度不高，就会造成查询漂移问题，扩展词会越来越远离用户的初始信息需要。
(2)查询词没有被区别对待。针对不同的用户比如“DB”既可以指德国联邦铁路公司又可以表示声音的单位分贝等；“ARM”既是一家公司，又是指纳美尼亚在国际足联的国家代码，还能指可调支付利率抵押贷款，针对这类查询，如果查询扩展可以识别用户兴趣，就可以识别这些歧义词所属的类别，可以为用户返回其感兴趣的网页内容，提高检索效率。
但是对有些词语比如新浪官网，中央电视台官网这类型意义较明确的查询词，利用查询扩展并不能对搜索结果的改善起多大作用，不合时宜的查询扩展，还会影响查准率。其本质是因为缺乏有效的对查询词是否要进行扩展的判别方法，导致查询扩展方法缺乏灵活性和自适应能力。
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