query词权重（term weighting）是为了计算query分词后，每个term的重要程度。常用的指标是tf*idf（query中term的tf大部分为1），即一个term的出现次数越多，表明信息量越少，相反一个term的次数越少，表明信息量越多。但是term的重要程度并不是和term的出现次数呈严格单调关系，并且idf缺乏上下文语境的考虑（比如“windows”在“windows应用软件”中比较重要，而在“windows xp系统iphone xs导照片”的重要性就比较低）。词权重计算作为一种基础资源在文本相关性，丢词等任务中有着重要作用，其优化方法主要分为下面三类：
1）基于语料统计
2）基于点击日志
3）基于有监督学习
本文首先介绍一些基于语料统计的计算方法。
一、imp（importance的缩写）
idf的一个缺点是仅仅依靠词频比较，imp从在query中的重要性占比基础上，采用迭代的计算方式优化词的静态赋权，其计算过程如下：
其中BT为term的imp值，初始值可设为1，Tmp_i是query中的第i个term的重要性占比，N指所有包含第i个term的query数目。
二、DIMP（Dynamic imp）
idf和imp的一个共同缺点是其都是静态的赋权。DIMP根据query的上下文计算每个term的动态赋权，其主要假设是任意query中的词权重可以由相关query 的词权重来计算，计算过程可分为两部分：
1） 自顶向下的query树构建
根据实际场景中采用不同的构建方法，这里介绍一种在搜索中的做法。如下图，给定query作为根节点，首先获取query的相关query作为第二层节点，在第二层的基础上，枚举相关query的子query作为第三层节点，最后一层为分词后的term节点。因此query树种的节点都是不同粒度的文本串，边都是文本串间的相关关系。在拍卖词推荐任务中，用户query都是比较短的关键词，其可以通过拍卖词间的共同购买关系构建对应的query树。
