查询服务模块是指网络信息检索系统中，直接与用户查询需求交互的组成部分。从功能上讲，这个模块主要完成两方面的任务：首先是用户交互，即收集用户查询并用符合用户行为习惯的方式对查询结果进行反馈；其次是信息查询和检索，使用收集到的用户查询在由信息收集模块抓取，并由信息处理模块建立索引的网络数据上进行检索。这其中涉及到的核心技术包括：检索系统网络服务的建立和维护、面向网络信息的检索模型建立等。
网络信息检索系统严格意义上说也在提供一种网络服务（Web Service），因此它的建立和运行、维护机制符合网络服务系统的一般规律。但由于网络信息检索用户行为习惯存在宏观上的统计特性，系统的网络服务也应进行优化以更好的适应这种行为习惯。针对搜索引擎日志分析的工作说明，尽管网络信息检索用户所提出的查询数目异常繁杂（根据[Sullivan 2006]，Google每天需要处理超过1亿次的用户需求），但搜索需求中的大多数是重复的，重复的比例超过用户所提交查询需求的70%以上乃至更多。因此在检索系统的网络服务部分加入某种类型的缓存机制就是非常必要的，对检索结果序列或检索结果页面本身的缓存都有助于大大减轻网络数据检索的负担。
面向网络信息的检索模型研究一直是网络信息相关研究的重点，研究的主要方法一般集中在以下两点：改进传统文本信息检索技术以适应网络信息需求；不对传统检索技术进行改动，而尝试对传统检索结果与网络信息质量评估结果进行融合。前者主要的研究工作包括对网络半结构化文本检索方式的研究和对链接文本检索方式的研究等；而后一方面主要的研究工作则集中在将网络链接关系分析算法（如PageRank）的结果融合到传统文本检索结果模型的尝试。而这方面最重要的研究平台之一是TREC的网络信息检索（Web Track）和超大规模文本检索（Terabyte Track）论坛。上述不少研究所基于的实验数据都来自于这两个论坛从2001年以来的积累，我们研究中涉及到的一部分实验结果也是基于这个研究领域比较公认的平台得出的。
总体而言，面向用户的查询服务技术是网络信息检索技术研究的热点之一，而主要的研究方向，则是基于传统文本信息检索技术，融入网络信息检索的应用需求元素，借以建立新的检索模型或对原有模型进行改进。当前，这方面研究集中在对用户信息需求的挖掘与发现、改进网络信息检索系统的用户交互方式等方面上。
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