基于SSPISIA数据收集的个人兴趣增量挖掘算法
[Abstract]:In order to improve the ability of personalized information retrieval of search engine, the personal interest information is collected, organized, excavated and applied by constructing the intelligent agent subsystem of personal interest search (SSPISIA). This paper mainly introduces the implementation of SSPISIA, including logical composition, learning mode, working process and personal interest measurement rules based on page browsing time and content selection. On this basis, an incremental mining algorithm of personal interest based on SSPISIA data collection is presented. Experiments show that the structure and algorithm can not only reflect the long-term interests of users, but also track the changes of short-term interests of users, and have good adaptability, thus laying a foundation for the realization of personalized information retrieval in search engines.
【作者单位】: 中国矿业大学计算机科学与技术学院;中国矿业大学信息与电气工程学院;
【基金】:国家自然科学基金重大资助项目(50674086)
【分类号】:TP391.3
【共引文献】
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,本文编号:2250896
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