一种基于用户偏好分析的查询优化方法

发布时间：2018-10-08 06:23

【摘要】：该文对如何满足不同兴趣用户的查询需求进行了研究,提出了一种基于用户偏好分析的查询优化方法。该方法将用户对网页的偏好转化为对本体知识库中实例的偏好;分析本体实例之间的语义关联,发现隐含的用户偏好;综合用户偏好历史,建立用户当前状态下偏好的数学模型,以预测用户对网页的关注程度。实现了相应的原型系统,实验结果表明,相对于传统的个性化搜索技术,该文提出的方法能更有效地获取用户偏好,适应用户偏好的变化,提高搜索引擎查询的准确率。
[Abstract]:This paper studies how to meet the query requirements of users with different interests and proposes a query optimization method based on user preference analysis. In this method, the user's preference for web pages is transformed into the preference for instances in the ontology knowledge base; the semantic association between ontology instances is analyzed and the implicit user preferences are found; the history of user preference is synthesized. The mathematical model of users' preference in current state is established to predict the attention of users to web pages. The experimental results show that compared with the traditional personalized search technology, the proposed method can obtain user preference more effectively, adapt to the change of user preference, and improve the accuracy of search engine query.
【作者单位】： 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室
【基金】：国家自然科学基金重点项目(60432010) 国家973计划项目(2003CB314806)资助课题
【分类号】：TP311.10

【参考文献】

相关期刊论文 前1条

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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【相似文献】

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5 周楚s，

本文编号：2255748