基于用户行为学习的元搜索结果聚类方法研究

发布时间：2019-07-03 10:22

【摘要】：为解决搜索引擎结果繁杂而导致的浏览性不高的问题,提出一个基于用户行为学习的元搜索框架和结果聚类方法,并加以详细描述。利用该框架与方法,可以实时搜集用户行为进行推理学习,将学习到的有效知识存入知识库用以指导结果聚类,并随着用户的搜索过程不断调整完善。原型系统证明该方法是可行有效的。
[Abstract]:In order to solve the problem of low browsing caused by the complexity of search engine results, a meta-search framework and result clustering method based on user behavior learning are proposed and described in detail. By using this framework and method, the user behavior can be collected in real time for reasoning learning, and the effective knowledge can be stored in the knowledge base to guide the result clustering, and it can be adjusted and perfected with the user's search process. The prototype system proves that the method is feasible and effective.
【作者单位】： 中国农业科学院农业信息研究所;中华人民共和国农业部重点开放实验室智能化农业预警技术重点开放实验室;
【基金】：中国农业科学院农业信息研究所基本科研业务费专项项目“基于语义Web的农业信息个性化服务研究”(项目编号:2008211) 国家科技重大专项课题“TD-SCDMA农业信息化应用方案开发及示范验证”(项目编号:2009ZX03001-019)的研究成果之一
【分类号】：TP391.3

【参考文献】

相关期刊论文 前5条

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【共引文献】

相关期刊论文 前9条

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本文编号：2509311