基于互联网用户心理挖掘的网站深翻系统

发布时间：2018-03-26 02:03

  本文选题：网络　切入点：用户心理特征　出处：《计算机科学》2012年11期

【摘要】：基于人工检索和顶置的网站优化系统工作效率低下,响应速度慢。为消除上述问题,提出并设计了基于互联网用户心理挖掘的网站深翻系统。该系统通过相关网站及自身的观点挖掘活动,检索近期网络热点,并根据历史信息对客户需求进行测度和提取;最终将按照客户的观点需求和当前热点,从历史数据库中提取既往信息进行网站优化。仿真实验表明,该系统能够较好地实现互联网用户心理挖掘及网站的搜索引擎优化,提高网站点击率。
[Abstract]:The website optimization system based on manual retrieval and topping is inefficient and slow to respond. In order to eliminate the above problems, This paper puts forward and designs a website deep-flip system based on psychological mining of Internet users, which retrieves the recent network hot spots through related websites and their own viewpoint mining activities, and measures and extracts the customer's needs according to the historical information. Finally, according to the customer's point of view and the current hot spot, the past information will be extracted from the historical database to optimize the website. The simulation experiment shows that the system can realize the psychological mining of Internet users and the search engine optimization of the website. Increase the click rate of the website.
【作者单位】： 西南财经大学信息学院&金融研究院;
【基金】：教育部人文社科项目(10YJCZH169) 四川省金融智能与金融工程重点实验室项目(FIFE2010-P05) 西南财经大学校管课题(2010XG068)资助
【分类号】：TP311.13;TP393.092

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1665847