基于粗糙集的个性化Web搜索系统

发布时间：2019-01-03 16:06

【摘要】：本文提出了一种基于粗糙集理论的个性化Web搜索系统。用户偏好文件中对关键字进行分组以表示用户兴趣类别。利用粗糙集理论处理自然语言的内在含糊性,根据用户偏好文件对查询条件进行扩展。搜索组件使用扩展后的查询条件搜索相关信息。为了进一步排除不相关信息,排序组件计算查询条件和搜索结果之间的相似程度,根据计算值对搜索结果进行排序。与传统搜索引擎进行了比较,实验结果表明,该系统有效地提高了搜索结果的精度,满足了用户的个性化需求。
[Abstract]:This paper presents a personalized Web search system based on rough set theory. Keywords are grouped in the user preference file to represent the category of user interest. Rough set theory is used to deal with the inherent ambiguity of natural language and the query condition is extended according to the user preference file. The search component uses extended query criteria to search for relevant information. In order to further exclude irrelevant information, the sorting component calculates the similarity between the query conditions and the search results, and sorts the search results according to the calculated values. Compared with the traditional search engine, the experimental results show that the system can effectively improve the accuracy of the search results and meet the personalized needs of users.
【作者单位】： 河南农业大学信患与管理科学学院 河南农业大学信患与管理科学学院 同济大学计算机科学与工程系
【分类号】：TP391.3

【共引文献】

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本文编号：2399594