用户兴趣模型驱动的个性化搜索引擎的研究和实现
发布时间:2017-05-06 19:16
本文关键词:用户兴趣模型驱动的个性化搜索引擎的研究和实现,由笔耕文化传播整理发布。
【摘要】:作为互联网的重要入口,搜索引擎地位不言而喻而众多搜索引擎有着同样的外表,搜索结果严重同质化个性化搜索引擎通过为用户建立兴趣模型并根据已获得的用户兴趣特征及其历史查询对查询词进行优化扩展,为用户返回量身定做的查询结果,,成为搜索领域重要的研究趋势针对个性化搜索引擎不能有效描述用户兴趣特征查询扩展会造成扩展词漂移2个关键科技问题,论文主要研究工作如下: (1)在用户兴趣模型中,针对传统的TF-IDF并未考虑到关键词的位置会对其重要程度的影响,也未区分用户对网页的喜好程度论文提出了基于改进TF-IDF的用户兴趣建模方法实验表明,改进的建模方法不仅能够为用户建立兴趣模型还能够进行实时的更新,能够准确描述用户特征,符合为用户建立兴趣模型的要求 (2)在以往的查询扩展中,严重依赖初始查询结果且需要用户的参与,但是往往初始查询结果的相关度并不高造成查询扩展的漂移,使查询不准确针对上述问题提出了查询扩展的方法:利用用户对于所查看网页的兴趣度等信息,选择用户兴趣度的高的历史查询文件作为候选的查询词文档集,并结合用户兴趣模型对查询词进行扩展实验表明,本文提出的方法在查询时的平均准确率比无扩展的方法和基于局部上下文的查询扩展方法要高
【关键词】:搜索引擎 用户兴趣模型 查询扩展 个性化
【学位授予单位】:湖南工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TP391.3
【目录】:
- 摘要4-5
- ABSTRACT5-8
- 第一章 绪论8-14
- 1.1 研究背景及意义8-9
- 1.2 搜索引擎的发展历程9-10
- 1.3 个性化搜索引擎的国内外研究现状10-12
- 1.3.1 用户兴趣模型的研究现状10-11
- 1.3.2 个性化搜索引擎系统的研究现状11-12
- 1.4 论文主要内容和结构12-14
- 第二章 搜索引擎的相关理论和技术14-22
- 2.1 搜索引擎14-16
- 2.1.1 搜索引擎的工作原理14-15
- 2.1.2 搜索引擎的体系结构15-16
- 2.1.3 搜索引擎的分类16
- 2.2 查询扩展技术16-18
- 2.3 经典排序算法18-20
- 2.3.1 基于超链接的排序算法19
- 2.3.2 基于向量空间的排序算法19-20
- 2.4 个性化搜索引擎20-21
- 2.5 本章小结21-22
- 第三章 基于改进 TF-IDF 的用户兴趣建模及查询扩展22-40
- 3.1 用户兴趣模型22-23
- 3.2 改进的用户兴趣建模23-29
- 3.2.1 数据获取23-24
- 3.2.2 用户兴趣模型的表示24
- 3.2.3 用户兴趣的存储24-25
- 3.2.4 基于线性回归的网页兴趣度计算25-27
- 3.2.5 基于改进 TF-IDF 的查询词权重计算27-28
- 3.2.6 基于改进 TF-IDF 的用户兴趣建模步骤28-29
- 3.3 用户兴趣模型的更新29-30
- 3.4 实验与分析30-33
- 3.5 个性化查询扩展33-38
- 3.5.1 基于用户信息的查询扩展33-34
- 3.5.2 基于用户兴趣模型和历史查询日志的查询扩展34-37
- 3.5.3 关键词扩展及实现37-38
- 3.6 本章小结38-40
- 第四章 原型系统的设计与实现40-52
- 4.1 原型系统的设计40-43
- 4.2 系统环境的配置43
- 4.3 系统性能测试43-48
- 4.3.1 搜索引擎的评价标准43-45
- 4.3.2 系统性能检测45-48
- 4.4 系统的运行界面48-51
- 4.5 本章小结51-52
- 第五章 总结与展望52-54
- 参考文献54-57
- 攻读学位期间主要的研究成果57-58
- 致谢58
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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本文关键词:用户兴趣模型驱动的个性化搜索引擎的研究和实现,由笔耕文化传播整理发布。
本文编号:349005
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