基于BP神经网络的个性化智能搜索

发布时间：2017-04-30 01:07

  本文关键词：基于BP神经网络的个性化智能搜索，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着互联网的飞速发展，网络信息资源也变得日益广泛和复杂，建立一个高效的搜索引擎是必不可少的。但是目前存在的大部分搜索引擎并不能准确地明白用户真正的意图，面对各种不同用户的各种查询请求，一般搜索引擎返回的检索结果都是一样的，并没有面向客户的个性化搜索信息，使得用户必须消耗大量的时间和精力从海量信息中筛选出所需信息。所以，个性化搜索引擎的理论应运而生，它可以为所有用户反馈符合自己的搜索结果信息。个性化搜索引擎主要是指搜索引擎通过主动或者被动的方式去搜集目标用户的特征、兴趣、偏好等各种属性信息，进而建立一种用户模型，在搜索引擎工作过程中将用户的检索内容和模型进行算法匹配，然后自动筛选搜索结果并反馈给用户。个性化搜索引擎目前主要包含两种类型，，即隐式反馈类型和显示反馈类型：显示反馈是指在用户的主动参与下进行的检索操作，用户根据搜索引擎提供的检索选项操作，例如Yahoo！等；隐式反馈主要是指通过采集用户日常的点击页面，搜索历史以及使用日志等内容来获取跟用户相关的个性化原始信息，通过智能化算法识别用户意图，无需用户主动参与，并且此类系统实现起来比较困难。 本文主要研究如何利用BP神经网络算法来实现隐式反馈类型的个性化搜索系统。因为采用神经网络算法更能有效的提高搜索精度。这种检索方式，不但能够反馈更加接近用户真实想法的搜索结果，还可以避免人为因素对搜索结果的影响，同时也能降低个性化搜索引擎需要存储的信息量，这是智能化搜索未来的发展方向。本文通过使用Heritrix网络爬虫，Lucene引擎和BP神经网络的计算构造出一个个性化智能化得全文搜索引擎。。针对某类特定的信息（比如：手机产品信息），使用Heritrix网络爬虫收集相关互联网信息， Lucene对信息构建引擎，同时根据BP神经网络算法预测各个用户的真实意图，从而搜索引擎能够进行智能地检索，最终向用户反馈搜索结果，进而实现个性化搜索的目的。
【关键词】：BP神经网络 个性化智能搜索 Heritrix爬虫 Lucene引擎
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP391.3
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 目录7-9
• 第一章 绪论9-16
• 1.1 研究背景9-12
• 1.2 国内外研究现状12-13
• 1.3 本文研究内容13-14
• 1.4 论文章节安排14-16
• 第二章 系统的设计实现16-27
• 2.1 功能模块设计16-20
• 2.2 信息搜集20-22
• 2.2.1 Heritrix 信息搜集20-21
• 2.2.2 HTMLParser 信息解析整理21-22
• 2.2.3 Lucene 索引建立22
• 2.3 BP 神经网络的应用22-24
• 2.3.1 用户信息训练24
• 2.3.2 产品信息训练24
• 2.4 整合实现24-27
• 第三章 搜索系统的测试27-39
• 3.1 搜索效率测试27-29
• 3.2 BP 神经网络准确性测试29-31
• 3.3 用户完整体验31-35
• 3.4 用户界面35-39
• 第四章 搜索算法的改进39-41
• 4.1 改进原理39-40
• 4.2 改进方案40-41
• 第五章 总结和展望41-43
• 5.1 总结41-42
• 5.2 展望42-43
• 参考文献43-46
• 致谢46

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