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基于SSPISIA数据收集的个人兴趣增量挖掘算法

发布时间:2018-09-19 17:57
【摘要】:为提高搜索引擎的个性化信息检索能力,通过构建个人兴趣搜索智能agent子系统SSPISIA来搜集、组织、挖掘和应用用户的个人兴趣信息。着重介绍了SSPISIA的实现,包括逻辑组成、学习方式、工作过程以及基于页面浏览时间和内容选择的个人兴趣度量规则,并在此基础上给出了基于SSPISIA数据收集的个人兴趣增量挖掘算法。实验表明该结构和算法不仅能够反映用户的长期兴趣,而且能够跟踪用户的短期兴趣变化,具有良好的适应性,进而为实现搜索引擎的个性化信息检索奠定了基础。
[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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