基于用户聚类的框计算改进模型研究

发布时间：2018-02-28 20:10

  本文关键词： 框计算 个性化搜索 Web日志挖掘 用户聚类　出处：《科技通报》2012年12期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：随着互联网信息量的急剧膨胀,搜索引擎逐渐成为人们获取信息的重要途径。为迎合这一趋势,百度推出的框计算的核心在于准确识别用户需求,提高搜索引擎的响应速度和结果的准确度。然而,随着用户需求的日益复杂和多样化,如何满足其个性化需求是框计算研究的重点和难点之一。针对此问题,提出了一种基于浏览行为的用户聚类方法,并结合框计算精准性制约因素设计了一种改进的框计算模型。
[Abstract]:With the rapid expansion of Internet information, search engines have gradually become an important way for people to obtain information. In order to cater to this trend, the core of the box computing launched by Baidu is to accurately identify the needs of users. However, with the increasing complexity and diversification of users' needs, how to meet their personalized needs is one of the most important and difficult points in the research of box computing. A user clustering method based on browsing behavior is proposed, and an improved frame computing model is designed in combination with the constraints of box computing accuracy.
【作者单位】： 淮安信息职业技术学院;
【分类号】：TP391.3

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1548768