基于叙词表语义关系和PageRank的查询扩展方法(精)
基于本体的关系数据库关键词语义查询扩展方法
基于本体的关系数据库关键词语义查询扩展方法*郗君甫，刘国华，唐军军，祁瑞丽，朱鹤（燕山大学信息科学与工程学院，河北秦皇岛066004）摘要：目前关系数据库关键词查询技术主要利用关键词的语法匹配，而没有利用数据之间的语义关系进行匹配，导致查询效果往往都不太令人满意。
为了改善查询效果，结合本体概念，提出了基于本体的关系数据库关键词查询的语义查询扩展方法，把用户提交的查询关键词扩展为基于本体的语义关键词。
实例分析表明，扩展后的语义关键词尽可能符合用户的真实意愿。
关键词：关键词；本体；概念树；语义相似度中图分类号：0 引言关系数据库上的关键词查询[1- 4]已成为数据库和信息检索领域的研究热点之一。
关系数据库关键词查询(Keyword Query Over Relational Databases,KQORD)使得用户通过提交查询关键词来访问关系数据库，而无需了解数据库模式，也不用懂得书写SQL查询，也不需要学习和使用关系数据库的定制的查询界面。
一般是基于关系数据库管理系统(RDBMS)提供的全文检索技术来实现的。
这种访问方式仅仅采用语法匹配，而没有利用数据之间的语义关系(如同义词、上下位、转喻等)进行语义匹配，导致它们的查询效果(查全率和查准率)不太令人满意。
在信息检索领域，为解决这一问题，目前多采用查询扩展技术。
查询扩展(Query Expansion, QE)，是公认的能够有效提高查全率的技术之一，其基本思想是利用与查询关键词相关的词语对查询进行修正和补充，以便找到更多的相关文档，提高查全率。
然而在提高查全率的同时难以保证查准率[5]，根本原因在于，人们在现实生活中描述同样的对象或事件的用词存在多样性。
为了解决这个问题，人们提出了基于本体的语义查询扩展方法，用概念来描述查询主旨，找到与查询语义相关的概念进行扩展[6]，筛选出那些语义相似度超过系统设定阈值的概念形成新的查询关键词(语义关键词)，此方法可有效的提高查询结果的查全率，并改善查准率[7]。
信息检索中的基于词向量的查询扩展方法研究
信息检索中的基于词向量的查询扩展方法研究一、引言信息检索是一个旨在通过用户提出的查询语句从大规模文档中找到相关文档的过程。
为了提高检索效果，查询扩展方法被广泛应用于信息检索系统中。
基于词向量的查询扩展方法是其中一种常用的技术。
本文将探讨基于词向量的查询扩展方法在信息检索中的应用研究。
二、词向量的概念与应用词向量是指将词语表示为高维向量的数学模型。
词向量的应用可以带来很多好处，例如提取词语的语义信息、计算词语的相似性等。
在信息检索领域，词向量的应用可以帮助我们更好地理解用户的查询意图，从而提高检索的准确性和召回率。
三、基于词向量的查询扩展方法1. 词义相似性扩展基于词向量的查询扩展方法可以通过计算查询词与其他相关词之间的相似性来进行扩展。
首先，将查询词转化为对应的词向量表示，然后计算该词与其他词的相似度。
根据相似度排序的结果，选择与查询词相似度较高的词进行查询扩展。
2. 上下文语境扩展基于词向量的查询扩展方法还可以利用上下文语境进行扩展。
在实际应用中，一个词的含义往往与其所处的上下文密切相关。
通过将文档或句子中的相关上下文加入到词向量的计算中，可以更准确地获取查询词的语义信息。
3. 多词联合扩展为了进一步提高查询扩展的效果，可以将多个查询词结合在一起进行扩展。
这样可以更全面地考虑查询意图，提高检索结果的相关性。
基于词向量的多词联合扩展方法通过计算多个查询词之间的相似性来选择用于查询扩展的相关词。
四、基于词向量的查询扩展方法的实验与评估为了验证基于词向量的查询扩展方法的有效性，研究人员进行了大量的实验与评估。
他们使用了不同的数据集和评价指标，比较了基于词向量的查询扩展方法与其他方法的性能差异。
实验结果表明，基于词向量的查询扩展方法在提高检索效果方面具有明显的优势。
五、基于词向量的查询扩展方法的应用现状与挑战目前，基于词向量的查询扩展方法在信息检索领域得到了广泛的应用。
然而，仍然存在一些挑战需要克服。
语义检索系统中的查询语句扩展算法改进
语义检索系统中的查询语句扩展算法改进
杨学兵;钱蓉
【期刊名称】《计算机技术与发展》
【年(卷),期】2008(18)12
【摘要】查询扩展技术是在原有用户查询的基础上加入语义相关的新词,组成语义更准确的查询条件.文中对查询扩展算法中扩展词加权方法进行改进,提出一种基于初始用户查询意欲和词与词间语义关联性给扩展词加权的方法.根据此算法得到的扩展词权值不仅反映了该扩展词和原关键词间的关联性,还反映出该扩展词和查询关键词集合中所有元素的关联性.因此,可将基于语义树的查询扩展问题转换为扩展词权值wiis,o,p的计算,如何计算出权值wijs,o,p是文中的核心.实验证明,该算法提高了检索的查准率.
【总页数】4页(P1-3,7)
【作者】杨学兵;钱蓉
【作者单位】南京大学,计算机科学与技术系,江苏,南京,210093;安徽工业大学,计算机学院,安徽,马鞍山,243002;安徽工业大学,计算机学院,安徽,马鞍山,243002
【正文语种】中文
【中图分类】TPP311.5
【相关文献】
1.基于UMLS的医学资源库语义扩展检索系统架构 [J], 凌晨;解晓峰;王一鸿;王毅
2.对等网络中基于语义的音乐信息融合与检索系统研究 [J], 王珺;邓浩江;洪军;吴
琼
3.中文检索系统中查询的扩展 [J], 王丽君;高迎;王锡钢
4.基于问答式语义检索系统中对用户提问处理研究 [J], 彭景海;
5.基于语义的医学图像检索系统在PACS系统中的设计与实现分析 [J], 何俊诗;梁鹏;罗英华;史瑞雪;姬智艳;郭真真;马天德;陈汉威
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PageRank算法解析.ppt
PageRank的随机浏览模型
假定随机地从一个网页开始浏览，上网者不断点击 当前网页的链接开始下一次浏览。但是，上网者最终厌 倦了，开始了一个随机的网页。随机上网者用以上方式 访问一个新网页的概率就等于这个网页PageRank值。
① 这种随机模型更加接近于用户的浏览行为； ② 一定程度上解决了rank leak和rank sink的问题； ③ 保证pagerank具有唯一值。
换句话说，根据链出总数平分一个页面的PR值。
PageRank的简单计算过程
PRi
jBi
PRj Lj
PageRank的简化模型
可以把互联网上的各网页之间的链接关系看成一个有向 图。假设冲浪者浏览的下一个网页链接来自于当前网页。 建立简化模型：对于任意网页Pi，它的PageRank值可表 示为如下：其中Bi为所有链接到网页i的网页集合，Lj为 网页j的对外链接数（出度）。
Pagerank算法原理：
PageRank 的核心思想
PageRank 是基于「从许多优质的网页链接过来的网页，必定还是优质网页」的
回归关系，来判定所有网页的重要性。
因此，如果从类似于 Yahoo! 那 样的 PageRank 非常高的•站链点入被链接数 (单纯的意义上的受欢 链接的话，仅此网页的 Pa迎ge度Ra指nk标) 也会一下子上升；相反地，无论 有多少链入链接数，如果•全链都入是链接是否来自推荐度高的页面 从那些没有多大意义的页(面有链根接据的受欢迎指标) 过来的话，PageRank 也不会轻易
PR(C) 0.25 0.25 0.375 0.375 0.25 …
PR(D) 0.25 0.375 0.25 0.375 0.375 …
Rank sink：整个网页图中的一组紧密链接成环的网页如果没有外 出的链接就产生Rank sink。
基于语义分析的查询扩展方法
中 分 号 Ｐ１ 圈 类 ｔ ３ Ｔ １
基 于语 义分 析 的查询 扩展 方 法
王水利，黄广君，霍亚格
（ 河南科技大学 电子信息工程学院 ，河南 洛阳 ４ １０） ７０ ３
摘 要： 查询扩 展是优化信 息检 索的有效途径 。 为此 ， 提出一种基于语 义分析的查 询扩展 方法， 利用基于互信息的共现模型分析初检文档 ，
并将其作 为部分扩展源 ，用模 型的统计结果剪枝由语 义词 典 Ｗｏｄ ｅ生成的语 义树 ， ｒＮ ｔ 限制扩展范围。从初检文档和语义词典两方面选取 扩
展词对原查询进行 扩展形 成新 的查询集 。对返 回结果进行重 排序 ，调整前 ｎ 篇文档 的查准率 。实验证 明该方法是切实可行 的。 荧ｔ 罚：查 询扩 展；语义 树；互信息 ；文档重 构
ｎ ｌ ｓｓｉ ｐ ｓ ｄ Ｔｈｓｍ ｔｏ ｓ ｓａｃ — ｃ ｕ ｒｎ ｅｍｏ ｅ ｓ ｄｏ ｍａ ｉ ｒ ｔ ｎｔ ｎ ｌ ｅｔ ｅｒ ｖ ｄｄ ａ ａｙ ｉ ｓ ｏ ｏ ｅ ． ｉ ｅｈ ｄｕ ｅ ｏ ｏ ｃ ｒｅ ｃ ｄ ｌ ａ ｅ ｎｍ ｕ ｌ ｏ ａ ｏ ｏａ ａｙｚ ｅｒ ｔ ｅ ｅ ｏ ｕ ｅ ￣，ｗｈ ｃ ａｔ ｆｔｅ ｐｒ ｂ ｎｆｍ ｉ ｈ ｉ ｃ ｍ ｎ ｉｈｉ ａｐ ｒ ｓ ｏ ｈ
Ｅｘ ｅ ｄ ｒ ｅｅ ｔ ｒ ｍ ｏｈｒ ｔ ｅ ｅ ｏ ｕ ｅ ｔ ｄｔｅｓ ｍａ ｔｃｄｉｔｏ ａｙａｅｅ ｌ ｙ ｄｔ ｏ ｍ ｅ ｑ ｅｙ ｓｔＴｈ ｅ ｒｔｉｖ ｅｕｔ ｔｎ ｅ ｗｏｄｓｓｌｃｅ ｆｏ ｂ ｔ ｅｒ ｖ ｄｄ ｃ ｍ ｎ ｓａ ｅ ｎ ｃｉ ｎ ｒ ｒ ｍｐ ｏ ｅ ｏｆｒ ａｎ ｗ ｕ ｒ ｅ ． ｅｎ ｗ ｅｒｅ ａ ｒｓ ｌｓ ｄ ｄ ｉ ｎ ｈ ｉ ｌ
［ ｂ ｔ ｃ］Ｑ ｅ ｐｎｉ ｎｅ ｅ ｔ ｅｗ ｙｔ ｏ ｔ ｉ ｆｒ ａ ｏ ｔｅ ａ Ａ ｍ ｔ ｄｆｒ ｕ ｍ ｔ ｕ ｒ ｅ ｐｎｉｎｂｓ ｍ ｎ ｃ Ａ ｓ ａ ｔ ｕｒ ｅ ａｓ ｎｉ ａ ｃ ｖ ａ ｉ ｚ ｉ ｏ ｔ ｎｒ ｒ ｖ１ ｅ ｏ ｔ ａ ｃ ｅ ｘ ａｓ ａｅ Ｏ ｓ ａ ｔ ｒ ｙｘ ｏ ｓ ｆ ｉ ｏ ｐ ｍ ｅｎ ｍ ｉ ｅ ｉ ． ｈ ｏａ ｏ ｉ ｑ ｙ ｏ ｄ ｎｅ ｉ
信息检索中的查询扩展算法研究
信息检索中的查询扩展算法研究信息检索是指从海量的信息资源中，根据用户需求，找到相关的信息并呈现给用户的过程。
在信息检索中，查询是用户表达需求的关键，而查询扩展算法则是对查询进行优化以提高检索结果的精确性和完整性。
查询扩展算法的研究对于提升信息检索的效果具有重要意义。
1. 概述在信息检索中，查询扩展是通过在用户输入的查询中添加相关度高的新词或新的语义关系，以提高检索结果的相关性。
传统的查询扩展算法主要有基于词频的算法和基于语义关系的算法。
2. 基于词频的查询扩展算法基于词频的查询扩展算法是通过统计文档集合中与查询词频率较高的词语，将它们添加到查询词中以扩展查询。
这种算法的基本思想是，如果某个词在文档集合中出现频率很高，那么它可能具有较高的相关性。
3. 基于语义关系的查询扩展算法基于语义关系的查询扩展算法是通过分析查询词与相关词之间的语义关系，将相关词添加到查询中。
这种算法的核心是利用词语之间的语义关联性，将相似的词语归为一类，从而扩展查询的范围。
4. 进一步改进的查询扩展算法除了传统的查询扩展算法，还有一些进一步改进的算法被提出，以解决传统方法的一些问题。
比如，基于上下文的查询扩展算法将查询的上下文信息考虑在内，进一步提高查询扩展的准确性。
此外，基于用户反馈的查询扩展算法通过分析用户的点击行为和检索历史，提供更个性化和精确的查询扩展结果。
5. 查询扩展算法在实际应用中的效果查询扩展算法在实际应用中取得了一定的效果。
通过将相关的词语添加到查询中，可以提高检索结果的召回率和准确率。
然而，在某些具体的领域或特定的查询场景下，查询扩展算法可能出现效果不佳的情况。
因此，进一步研究算法的适应性和有效性仍然是一个挑战。
6. 研究方向和未来展望随着互联网的快速发展，信息检索领域也面临着新的挑战和机遇。
未来的研究方向包括但不限于以下几个方面：- 探索更多的语义关系，提高基于语义关系的查询扩展算法的效果；- 深入研究如何根据用户的实时需求进行动态查询扩展，以提供更精确的结果；- 结合机器学习和自然语言处理等技术，开发更智能化和个性化的查询扩展算法；- 研究如何融合多个查询扩展算法，提高检索结果的综合性能。
中文搜索引擎中的PageRank算法及实现
对应网页的排序值向量 )， 则有 =
的一个特征向量， 我们希望得到 的主特征向量。这可以通 过将 先与任何常态初始向量 相乘并不断地乘以更新的 获 得， 也就是说网页的排序初始值可以为任意常数参加运算。
1.2
汇点的处理
但 PageRank 的原始算法在运算中会出现一个问题。假
如恰巧有两个 ( 或多个 ) 网页它们互相链接形成环路， 但没有到 其它网页的链出，同时它们又有来自其它网页来的至少一个 链入， 在循环运算中， 这个环路将使这些网页累积排序值而不 把排序值分配出去。这对于其它网页的排序是不公平的，我 们把这种环路陷阱称为汇点。 为了解决这个问题， Lawrence 引入另一种方法。 令 = + 为 一些与排序源相关的网页向量， 为网页排序值， 计算公式为 需满足条件： || ||1=1 (|| ||1=1 代表 的 1 范数 )。在计算初 始，被最大化。如果 为正量，则计算过程中 必须减小以保 持等式的平衡，相当于一个衰退因子。这种方法相当于建立 一个随机浏览模型。 从直觉意义上讲， 假如网络链接图中存在汇点， 那么随机 浏览者在陷入该环路后， 会因为厌倦这条路径而跳出， 浏览其 它的网页而不是在这个循环里不断地继续下去。 是跳出的 网页集合。一般情况下， 由人工经验决定。 由于 的特殊用途， 网络浏览者在厌倦某个网页循环之后 会定期地转跳到 中的网页。 这使得 包含的网页有了较其它 网页较高的访问率， 无形中提升了这些网页的重要性。于是， 这种机制带来了另一个问题—— 的引入一方面解决了汇点 带来的不公平性， 另一方面又引起了 网页与其它网页之间的
,
以在 =
要提高稀疏矩阵 - 向量乘法的运 算能力。造成稀疏矩阵乘法 运算低效率的原因主要有：访问矩阵结构内部的索引信息导 致一定的系统开销； 在内存访问方面， 空间定位或临时定位能 力较差。为了优化稀疏矩阵的运算，人们已经从多个方面进 行了研究， 其中包括寄存器分块、 cache 分块、 循环跳出、 矩阵 重排和复合向量改组等 [4]。当然优化不仅包括代码优化， 还包 括数据结构转化。
查询扩展
全局分析
3. 基于潜在语义索引( LSI)的查询扩展技术
• 思想：通过使用检索词的共现信息进行奇异值分解 ( SVD) ，来发现检索词之间的重要关联关系, 计算出上下 文相似的词，实现查询扩展。 • 优缺点：提高查全率，但查准率有所降低；对同义词解决 较好, 但对一词多义问题只能部分解决。
局部分析
基于社会标签的查询扩展
• 思想：利用用户收藏的标签，提取标签中的关键词，对标 签进行聚类分成若干兴趣类，再度查询时，根据用户查询 所属类别的关键字进行扩展。 • 优缺点：用户主动收藏的标签可以根本的反应用户兴趣。
基于语义概念查询扩展技术
• 传统的查询扩展忽略了语义及概念语义之间的关联扩展，不能从根本 上表达用户查询意图。这就需要从语义概念层面上对查询进行扩充。 • 分类：基于大规模语料库和基于语义关系/语义结构。 • 基于大规模语料库的方法，主要利用词语的共现性大则相关度也大的 规律，计算词语的相关性，实现扩展。 • 基于语义关系/语义结构的方法，主要利用语义词典等工具，计算词 语之间的相似、相关度，实现扩展。
Thank you！
查询扩展技术的作用
• 该技术指的是利用计算机语言学，信息学等多种 技术，在原用户查询词的基础上通过一定的方法 和策略把与原查询词相关的词、词组添加到原查 询中，组成新的、更能准确表达用户查询意图的 查询词序列，然后用新查询对文档重新检索，从 而改善信息检索中的查全率和查准率低下的问题， 解决信息检索领域的词不匹配问题, 弥补用户查询 信息不足的缺陷。
• 思想：首先建立语义空间，从中提取出与用户查询语义相 似或相关的词，实现对用户查询的语义扩展。 • 现在很多人利用统计共现概率的方法计算查询词的相关词， 从而实现查询扩展。在这个过程中，有些还加入反馈技术， 调整查询词，使扩展后的查询词更符合用户的需求。
基于语义计算的查询扩展优化研究
基于语义计算的查询扩展优化研究
桑艳艳;刘培刚;李勇
【期刊名称】《情报学报》
【年(卷),期】2007(026)005
【摘要】查询扩展技术是指在原有查询的基础上加入与用户输入的检索用词相关联的新词,组成新的更长、更准确的查询,用于弥补用户查询信息不足的缺陷.为了提高文本检索的效率,纳入网络检索环境下的用户个人偏好,在查询扩展技术中引入语义计算是一个重要研究方向.文章从语义计算的角度提出了基于语义关联树的查询扩展算法,通过动态生成语义关联树,有效降低词相似度矩阵计算工作量.通过控制语义关联树的层次结构及复杂度,灵活高效的生成不同语义空间模型.实验证明,该算法能有效提高文本检索的准确率.
【总页数】7页(P704-710)
【作者】桑艳艳;刘培刚;李勇
【作者单位】南京大学信息管理系,南京,210093;安徽财经大学商务学院,蚌
埠,233030;清华大学计算机科学与技术系,北京,100084
【正文语种】中文
【中图分类】G35
【相关文献】
1.基于查询语义树的语义查询扩展研究 [J], 黄名选;严小卫
2.一种基于语义关联度计算的查询扩展方法 [J], 贺海宏;徐丽
3.基于深度学习的概念语义空间查询扩展研究 [J], 李卫疆;王胜;余正涛
4.语义查询扩展中词语-概念相关度的计算 [J], 田萱;杜小勇;李海华
5.基于深度语义信息的查询扩展 [J], 刘高军;方晓;段建勇
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大数据十大经典算法PageRank 讲解PPT
作弊者可在他网页上增 加一个词项，并将该词 项重复千百次，搜索引 擎可能以为该网页与检 索关键词高度相关而把 该网页放在搜索结果的
前列
2.Pagerank的定义
Pagerank思想：
“被越多优质的网页所指的网页，它是优质的概率就 越大”
2.Pagerank的定义
Pagerank是一个函数，它对Web中的每个网页赋予一个实数 值。它的意图在于，网页的Pagerank越高，那么它就越“重要”。
4.自连接点
如下图，D有外链所以不是终止点，但是它只链向自己（注 意链向自己也算外链，当然同时也是个内链）。这种节点叫 做自连接点，如果对这个图进行计算，会发现D的rank越来越 大趋近于1，而其它节点rank值几乎归零。
为了克服这种问题，需要对Page单R击an添k加计算方法进行一个平滑处理，具体做 法是加入“跳转因子（teleporting）”。所谓跳转因子，就是我们认为在任 何一个页面浏览的用户都有可能以一个极小的概率瞬间转移到另外一个随机 页面。当然，这两个页面可能不存在超链接，因此不可能真的直接转移过去， 跳转因子只是为了算法需要而强加的一种纯数学意义的概率数字。
链
链接农场是指由互联网中的一部分网页组成，这些
接
网页非常密集地互相连接在一起。链接农场是通过
农
创建一个堆砌大量链接而没有实质内容的网页，这
场
பைடு நூலகம்
些链接彼此互链，或指向特定网站，以提高某个或
者某些特定网页的Pagerank值为目的。
交
交换链接是指网站之间人为地互相增加对方网站的
换
链接，是增加外链成本最低和使用最多的一种方法。
击添加
单击此其的处中原添β因往是加往这段被个落设公文置式为字的一内前个容半比部较分小是的向参量数，（因0此.2或必更须小将）β/N，转e为为N向维量单才位能向相量加，。加这入样e，
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0摇 引摇 言 随着信息技术的飞速发展,信息成指数级增长,以
搜索引擎为主的信息检索工具逐渐成为人们获取网络 资源的重要手段。 而传统的机械式关键字匹配技术受 制于自然语言表达的查询词的“ 忠实表达冶、“ 表达差
收稿日期:2016-07-13摇 摇 摇 摇 摇 修回日期:2016-10-19 基金项目:中国博士后科学基金项目“ 基于叙词表语义关系的智能检索模型研究冶 ( 编号:2014M550791) 研究成果之一。 作者简介:何摇 伟( ORCID:0000-0003-0964-7794) ,男,1978 年生,博士,研究方向:信息组织与信息检索;常摇 春( ORCID:0000 -0003 -2829 2589) ,男,1966 年生,博士,研究馆员,研究方向:信息组织。
第
35 卷摇 2016 年
第 12
12 月
期摇
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摇 报摇 杂摇 志
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JOURNAL OF INTELLIGENCE
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Vol. 35摇 Dec. 摇
No. 12 2016
基于叙词表语义关系和 PageRank 的 查询扩展方法*
何摇 伟1,2 摇 摇 常摇 春1
(1. 中国科学技术信息研究所摇 北京摇 100038;2. 怀化学院摇 怀化摇 418008)
摘摇 要摇 [ 目的 / 意义] 查询扩展是一种有效的提高信息检索系统查全率和查准率的方法,一直以来受到大家的关 注。 [ 方法 / 过程] 提出一种基于叙词表语义关系和 PageRank 的查询扩展方法,首先通过叙词表为原始查询词获得 初始查询扩展词集,并根据叙词表词间语义关系构造初始查询扩展概念树;其次使用修正的 PageRank 方法 Modified PageRank 计算初始查询扩展概念树中每个节点的重要性 MPR 值,通过经验阈值对其进行剪枝操作;获得最终的查 询扩展词集。 [ 结果 / 结论] 实验结果证明,这一方法能进一步改善信息检索系统的查全率和查准率,平均 F-meas鄄 ure 值有一定幅度的提升,比无扩展方法提高了 5. 59% ,表现出较强的竞争力。 关键词摇 语义关系摇 PageRank摇 查询扩展摇 叙词表摇 概念树 中图分类号摇 G254摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 文献标识码摇 A摇 摇 摇 摇 摇 摇 文章编号摇 1002-1965(2016)12-0105-06 引用格式摇 何摇 伟,常摇 春. 基于叙词表语义关系和 PageRank 的查询扩展方法[ J] . 情报杂志,2016,35(12) :105 110. DOI摇 10. 3969 / j. issn. 1002-1965. 2016. 12. 019
An Approach for Query Expansion Based on Semantic Relation of Thesaurus and PageRank
He Wei1,2 摇 Chang Chun1
(1. Institute of Scientific and Technical Information of China, Beijing摇 100038; 2. Huaihua University, Huaihua摇 418008)
Abstract摇 [ Purpose / Significance] Query expansion is a method for improving the index of recall and precision of information retrieval, and has always been the focus of many researchers. [ Method / Process] In this paper, we propose an approach for query expansion based on semantic relation of thesaurus and PageRank. At first, it obtains an initial query expansion set for an original query word using thesau鄄 rus, and constructs an initial conceptual tree of query expansion based on the semantic relation between words in thesaurus; secondly, we exploit Modified PageRank to measure the importance MPR of each node in initial conceptual tree of query expansion, and prune the con鄄 ceptual tree by an empirical threshold; finally, a final word set of query expansion is obtained. [ Result / Conclusion] Experimental results show that the method proposed in this paper can improve the index of recall and precision of information retrieval, and average F-measure is promoted in a certain scope and increases 5. 59% in contrast to the method of no query expansion, the method shows great competive鄄 ness. Key words摇 semantic relation摇 PageRank摇 query expansion摇 thesaurus摇 concept tree