多种搜索行为联合分析方法研究

发布时间：2017-11-21 18:33

  本文关键词：多种搜索行为联合分析方法研究

  更多相关文章： 搜索引擎 个性化搜索 用户行为分析 搜索行为特征 用户行为模型

【摘要】：针对现有搜索行为分析方法只能分析单一类型搜索行为,无法有效获取用户兴趣的问题,提出多种搜索行为联合分析方法.通过使用M5模型对页面停留时间、鼠标点击次数、页面重访问次数及滑块移动次数4种类型的用户行为进行联合分析,从多个角度获取用户行为信息用于分析用户兴趣,并实现了对多种搜索行为构成的高维数据进行联合分析,同时满足了在线行为分析中对结果计算的实时性要求.实验表明该方法可以提供比Belkin方法更高的行为分析质量.
【作者单位】： 东北大学信息科学与工程学院;东北大学医学影像计算教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61073062) 沈阳市科学技术计划项目(F11-264-1-35,F11-264-1-33) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N120304002)
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 个性化搜索方法可以有效地提升搜索结果的用户满意度,而用于建模用户兴趣的隐式搜索行为分析是个性化搜索研究的基础[1].目前的隐式用户兴趣获取方法研究多使用某一种特定类型的用户行为预测用户对页面的兴趣度[2-3].然而,由于不同用户的浏览行为可能存在很大差异,仅分析某一

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3 商报记者 王晓s，

本文编号：1211916