基于感知哈希与用户偏好的检索意图建模方法

发布时间：2018-05-17 12:31

  本文选题：用户偏好 + 个性化检索　； 参考：《计算机科学》2016年03期

【摘要】：针对商品检索排序问题,提出结合用户查询条件与用户浏览兴趣偏好的排序方法,目的是在不增加用户输入查询条件的前提下,提高用户对商品检索结果的满意度。根据用户提交的查询条件,对数据库中的商品进行筛选和初步排序。在此基础上,以用户的浏览行为分析用户对商品的兴趣浓度,并从用户的历史浏览记录中提取出用户的兴趣偏好模型,计算商品属性信息与用户偏好模型之间的相似度大小,对返回的排序结果进行调整优化。实验表明,基于用户兴趣偏好的排序结果更加符合用户的检索意图。
[Abstract]:Aiming at the sorting problem of commodity retrieval, a sorting method combining user query condition and user browsing interest preference is proposed. The purpose of this method is to improve the user's satisfaction with the result of commodity retrieval without adding the query condition of user input. According to the query conditions submitted by the user, the items in the database are filtered and preliminary sorted. On this basis, the user's interest concentration is analyzed by the user's browsing behavior, and the user's interest preference model is extracted from the user's historical browsing record, and the similarity between the commodity attribute information and the user's preference model is calculated. Adjusts and optimizes the returned sort results. Experimental results show that the ranking results based on user interest preference are more in line with users' retrieval intention.
【作者单位】： 中南大学信息科学与工程学院;南京理工大学高维信息智能感知与系统教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61202341) 高维信息智能感知与系统教育部重点实验室创新基金(JYB201502) 科技部国家国际科技合作专项项目(2013DFB10070) 湖南省创新平台专项(2012GK4106)资助
【分类号】：TP391.3

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本文编号：1901380