摘要：针对学术搜索引擎的使用、查询和检索模型尚待深入研究的问题，研究了由学术搜索引擎接收的查询的分布，并且提出了一种查询识别方法。文中分析了学术搜索查询，并将其分为导航查询和信息查询。将导航查询限定为用户寻找特定学术文档的查询，在此条件下，通过引入一组新特征的机器学习方法来识别此类的查询，采用梯度提高树（GBT）来训练识别导航查询的分类器，结果显示在召回率为0．68的条件下，准确率为0．68，并且获得了0．677的F评分。

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