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Das Internet hilft uns, alle benötigten Informationen zu erhalten, aber die Frage ist, ob die abgerufenen Informationen relevant sind oder nicht. Ein System zur Empfehlung von Suchanfragen hilft dem Benutzer dabei, die richtigen Informationen aus dem Webcorpus effizient zu finden. Eine Suchmaschine wird verwendet, wenn der Benutzer seine eigentliche Anfrage kennt. Der Benutzer zieht es vor, ein Empfehlungssystem zu verwenden, wenn er nicht weiß, welche Anfrage er an die Suchmaschine stellen muss. Die Empfehlung von Suchanfragen hilft dem Lernenden also, seinen Informationsbedarf schon in der Anfangsphase zu decken. Viele Forscher haben verschiedene Methoden für Empfehlungen vorgestellt, die auf der Historie des Benutzers, Navigationsmustern, Abfrageflussgraphen, Ähnlichkeit der Abfrage, früheren Abfragen des Benutzers, Klickverhalten und der Historie von Snippets für die Informationsbeschaffung basieren. Aber manchmal gelingt es diesen Methoden nicht, die richtige Empfehlung für Abfragen mit geringer Häufigkeit zu finden. Die vorgestellte Methode für URL-Empfehlungen verwendet Snippets, Benutzerpräferenzen, den Standort und die Synonyme, um bessere Ergebnisse zu empfehlen. Die Leistung der Systeme wird anhand der Genauigkeit und der Wiederauffindbarkeit gemessen. Die Methode funktioniert besser und effektiver für alle hoch- und niederfrequenten Abfragen.