基于用户模型的个性化搜索研究

发布时间：2020-07-17 01:56

【摘要】：随着互联网的持续发展和日益普及,互联网成了人们生活、工作和学习中不可或缺的一部分。每个用户既是信息的获取者也是信息的提供者,这使得网上的信息呈现几何级增长,涉及面极广。而传统搜索引擎无区别的搜索结果不能满足用户的个性化需求,个性化是搜索引擎发展到一定阶段的必然趋势。因此,本文考虑使用用户兴趣创建用户兴趣模型,参与信息的检索,开展了基于用户模型的个性化搜索研究。本文所作的主要工作如下： (1)介绍了个性化搜索引擎的工作原理,研究了信息检索相关理论,重点研究了基于用户兴趣模型的个性化搜索引擎的关键技术,其中包括向量空间模型(SVM)和其在文档匹配中的重要应用,即文档相似性计算。 (2)对用户兴趣模型进行了深入研究,探讨了用户兴趣信息的获取途径、表示方法和建模方法等关键技术,采用了一种显隐式结合的用户模型。对传统的隐式建模方式作了改进,包括在添加权重时对兴趣词汇词性的考虑。之后给出了显隐式结合用户模型的初始化、建立和更新方法。并做了相关验证试验,得到了实验结论。 (3)本文最后在Lucene框架上实现了基于用户模型的个性化搜索,并从个性化系统结构、流程、排序和评分四个方面分析了其具体实现。设计了相关测试实验,对文中提出的个性化算法进行了实验和分析。 综上,本文以用户兴趣模型为基础,提出了一种新的基于用户兴趣的信息搜索模型,为个性化信息搜索技术的研究与应用提供了参考。
【学位授予单位】：华东理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TP391.3

【参考文献】

相关期刊论文 前9条

1 范聪贤;刘秋菊;徐汀荣;;应用Web结构挖掘的PageRank算法的改进研究[J];计算机工程与应用;2010年09期

2 朱华宇,孙正兴,张福炎;一个基于向量空间模型的中文文本自动分类系统[J];计算机工程;2001年02期

3 林霜梅;汪更生;陈弈秋;;个性化推荐系统中的用户建模及特征选择[J];计算机工程;2007年17期

4 何兴无;朱征宇;邓欣;曾凡超;;浏览时间在获取用户兴趣向量中的应用[J];情报科学;2008年01期

5 李树青;崔北亮;;基于个性化信息推荐服务的Web搜索引擎技术综述[J];情报杂志;2007年08期

6 曾春,邢春晓,周立柱;个性化服务技术综述[J];软件学报;2002年10期

7 曾春,邢春晓,周立柱;基于内容过滤的个性化搜索算法[J];软件学报;2003年05期

8 刘琨,郑有才;搜索引擎剖析[J];微机发展;2004年03期

9 王悦;周国祥;朱子荣;;采用反馈机制的自适应Web推荐系统[J];计算机技术与发展;2007年05期

相关硕士学位论文 前5条

1 刘妮娜;Web数据挖掘和个性化搜索引擎研究[D];浙江大学;2005年

2 陈玉娥;个性化服务中用户模型的研究与设计[D];山东科技大学;2007年

3 袁靓;Deep Web信息集成关键技术的研究[D];中南大学;2008年

4 王丽;Web数据挖掘在个性化搜索技术上的研究[D];大连交通大学;2010年

5 鲁小川;基于LUCENE的网络搜索引擎系统研究及实现[D];武汉理工大学;2010年

本文编号：2758821