基于标签的个性化信息检索方法研究

发布时间：2017-11-07 13:39

  本文关键词：基于标签的个性化信息检索方法研究

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【摘要】：随着互联网技术的发展和Web2.0的普及，网络信息资源的激增预示着大数据时代的来临。搜索引擎的出现在一定程度上为用户在海量的网络信息资源中检索其需要的信息提供了方便，然而传统的基于关键字匹配的搜索引擎因在检索时缺乏对用户偏好的考虑，使得用户检索相同关键词时返回相同的检索结果，且随着信息量的增加，其返回的结果集不够精练，与用户需求偏差大，个性化服务水平偏低，已经不再适应大数据时代信息检索要求。因此，如何依据用户偏好将精确的、个性化的信息检索出来成为目前信息服务领域研究的重点。 作为Web2.0技术的代表，标签技术在国内外都得到了广泛的应用。针对现有的基于标签的个性化信息检索方法中标签语义模糊、检索质量差、检索效率低等问题，本文提出了一种基于标签的个性化信息检索方法，在一定程度上解决了标签语义模糊问题，并提高了检索质量和检索效率，是个性化信息检索方法的有益补充，也在实际中为用户检索信息提供了一条有效途径，具有较强的理论意义和现实意义。首先提出利用标签的多特征性对网络资源进行描述，，并依据扩展规则和语义树对标签进行扩展；然后使用改进的相似度算法和聚类算法对用户标签进行聚类和主题选取，并对标签进行扩展得到用户模型；最后，利用标签的多特征性对资源和用户模型进行匹配，先进行主题匹配，对资源进行初步筛选，再进行标签匹配，根据匹配值选取Top N个资源作为最终的检索结果返回给用户。 本文首先确定了基于标签的个性化信息检索服务的背景和相关理论，为本文的后续研究工作奠定了基础；然后详细介绍了所提出的基于标签的资源和用户模型描述方法，和基于标签的资源和用户模型的匹配方法；通过实验对比分析，证明本文所提的基于标签的个性化信息检索方法在检索质量和效率上都有一定的提高；最后对本的研究工作进行了总结，指出不足的地方，并对未来的研究工作进行展望，提出进一步的研究方向。
【学位授予单位】：辽宁大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP391.3

【参考文献】

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本文编号：1152665