一个基于搜索结果的个性化推荐系统

发布时间：2018-04-26 22:02

  本文选题：搜索结果 + 聚类　； 参考：《计算机工程与应用》2006年32期

【摘要】：搜索引擎返回的结果太多且不能根据用户的兴趣提供检索结果是当前较受关注的问题。把用户兴趣模型和STC聚类算法相结合,提出了改进的STC算法,并提出个性化推荐的策略和兴趣描述更新的方法,实现了一个基于搜索结果的个性化推荐系统(SRPRS)。SRPRS基于改进的STC算法自动组织搜索结果,帮助用户利用主题的方式发现所需的资源。通过实验,分析了SRPRS系统的聚类特性和时间特性。针对搜索引擎的列表显示结果,SRPRS系统在快速查找用户感兴趣的文档上有较好的性能。
[Abstract]:The search engine returns too many results and can not provide the search results according to the user's interest. Combining user interest model with STC clustering algorithm, an improved STC algorithm is proposed, and a personalized recommendation strategy and an interest description updating method are proposed. A personalized recommendation system based on search results is implemented. SRPRSU. SRPRS automatically organizes search results based on the improved STC algorithm, which helps users to discover the required resources by using the method of topic. The clustering and time characteristics of SRPRS system are analyzed by experiments. The SRPRS system has a good performance in fast searching the documents of interest to the users.
【作者单位】： 郑州大学信息工程学院计算机系 郑州大学信息工程学院计算机系 北京理工大学信息科学技术学院计算机科学工程系
【基金】：河南省重大科技攻关项目(0222020600) 河南省优秀中青年骨干教师资助项目(2002-2005)。
【分类号】：TP319

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本文编号：1807846