基于大规模日志分析的搜索引擎用户行为分析

用户行为分析是网络信息检索技术得以前进的重要基石,也是能够在商用搜索引擎中发挥重要作用的各种算法的基本出发点之一。为了更好的理解中文搜索用户的检索行为,本文对搜狗搜索引擎在一个月内的近5 000万条查询日志进行了分析。我们从独立查询词分布、同一session内的用户查询习惯及用户是否使用高级检索功能等方面对用户行为进行了分析。分析结论对于改进中文搜索引擎的检索算法和更准确的评测检索效果都有较好的指导意义。     

网络日志规模分析和用户兴趣挖掘

文章围绕网络日志中是否蕴含用户访问Web的规律性特性以及如何利用这些特性,研究了日志规模与用户数、Web文档数以及单位用户访问的Web文档数的关系;通过用户对Web访问动机的分析得出结论：一定时间段的Web访问日志中蕴含了用户的稳定兴趣;利用日志中蕴含的用户稳定兴趣,提出了一个基于用户行为的相关文档检索模型和搜索引擎系统SISL SISI的实际检索性能与分析检索模型所得结论一致：检索准确率和检索时间主要依赖于用户数,检索返回的记录数主要依赖于文档数．     

基于短期记忆与遗忘系数的用户个性化建模方法研究

搜索引擎的一个标准是不同的用户用相同的查询条件检索时,返回的结果相同。为解决准确性问题,个性化搜索引擎被提出,它可以根据用户的不同个性化特征提供不同的搜索结果。然而,现有的方法更注重用户的长时记忆和独立的用户日志文件,从而降低了个性化搜索的有效性。获取用户短时记忆模型来提供准确有效的用户偏好的个性化搜索方法被广泛采用。首先,根据基于查询关键词的相关概念生成短期记忆模型;接着,基于用户的时序有效点击数据生成用户个性化模型;最后,在用户会话中引入了遗忘因子来优化用户个性化模型。实验结果表明,所提出的方法可以较好地表达用户信息需求,较为准确地构建用户的个性化模型。     

中文搜索引擎用户行为的演化分析

搜索引擎已经成为人们生活和工作中不可或缺的信息获取工具,对于互联网信息的合理、充分利用发挥着至关重要的作用。用户行为分析一直是搜索引擎提升性能的重要途径,但当前的搜索用户行为分析技术多局限在较短时间段,缺乏对长期时间内用户行为的演化分析研究。基于商业搜索引擎提供的海量规模日志数据,对2006年到2011年间中文搜索引擎用户行为的演化规律进行了分析挖掘,从中得到的结论对于进行搜索技术未来发展方向的讨论具有一定的参考价值。     

基于百度搜索日志的用户行为分析

基于大规模搜索日志进行用户行为分析有助提高搜索引擎的各种性能指标。从三个方面对百度开放日志进行详细分析。首先对查询串长度和频次进行统计,发现查询串中存在着长尾效应,前10%最常用查询串的查询次数占总查询次数的70.8%。其次对URL点击深度和频次进行分析,发现有73%的网页只被点击一次,表明互联网中存在着大量低频访问网页。最后对用户使用高级检索情况进行分析,发现有不足0.12%的用户使用高级检索,表明用户更喜爱简单方便的操作。     

基于用户行为聚类的搜索

因特网的飞速发展,网络资源呈爆炸式的增长。信息检索是人们上网的主要目的之一。目前的信息检索领域有许多检索方法与检索工具,为用户检索信息提供了许多途径。但如何利用搜索引擎实现更快更精确的搜索已经成为这一领域的研究热点。在研究现有的几种搜索引擎的基础上,提出了一种基于用户行为聚类的搜索引擎。通过分析不同的用户行为将搜索用户聚类成不同的用户组,为每组用户返回其喜欢的结果,优化查询结果。     

低频查询的用户行为分析和类别研究

低频查询是用户提交查询频次非常低的查询.它们占了搜索引擎独立查询的很大比例且对用户体验影响巨大,但由于数据稀疏性,现有的搜索引擎用户行为分析及相关研究中对低频查询涉及很少.结合前人的相关工作,使用商业搜索引擎的大规模用户日志,在会话级别上进行低频查询的用户行为分析以及类别研究.基于目标查询行为、后续相关查询行为、整体会话行为3个方面的12个特征进行了低频查询的用户行为特征分析,首次提出了低频查询类别分析框架,并进一步使用改进的AdaBoost算法对低频查询会话进行分类.实验对2000个随机的低频查询会话样例进行分类,AUC值达到了83%以上.低频查询的用户行为分析和类别研究,将为搜索引擎用户行为分析等网络检索研究提供重要基础.     

用户协作式智能搜索模型的研究

随着网络信息资源的日益膨胀和搜索引擎技术的不断发展,搜索引擎反馈的搜索结果也越来越多而使用户无所适从。为了有效提高搜索效率和搜索结果的准确性,该文提出一种基于用户协作的搜索结果优化模型。该优化模型将搜索引擎对搜索结果的处理同用户对搜索结果的挑选有机结合起来,搜索引擎可以根据用户的反馈信息不断地调整搜索结果,使搜索结果逐步满足用户的检索需求。     

基于自适应隐反馈用户行为模型的数据源选择

当前搜索引擎用户个性化的研究是搜索引擎优化的一个研究分支.当前检索模型的主要弊端就是搜索引擎用户提供的信息很少.目前主要借助于用户在和元搜索引擎交互的过程中提供的隐反馈信息对成员搜索引擎的数据源选择算法进行优化,利用语言模型对用户检索行为建模,用户与元搜索引擎交互的过程中动态更新用户行为模型,自适应的满足不同检索动机的用户的信息需求.     

基于Hadoop的搜索引擎用户行为分析

搜索引擎用户行为分析是网络信息检索技术的研究热点.通过分析用户点击行为,利用Web数据挖掘技术获取有用信息,提高搜索引擎的检索算法和检索服务的效率,把用户从大量无序的搜索结果中解放出来.本文针对传统并行计算模型在易扩展和易编程方面遇到的瓶颈,给出一种基于Ha-doop的海量日志数据处理模型,通过基于Hadoop的分布式...     

基于移动互联网日志的搜索引擎用户行为研究

随着移动互联网的迅速发展,移动搜索用户大规模增加,移动搜索引擎用户行为分析对改进搜索引擎性能,提高用户体验具有重要意义。该文选取某移动搜索引擎2011年6月第一周的日志,对移动互联网用户搜索行为进行分析和研究。我们从查询词分析、会话分析以及用户点击分析3个角度出发,对查询词长度和频度、问题式查询和网址查询比例、会话内查询个数、查询词修改方式以及用户点击位置进行研究,并与互联网搜索引擎相应指标进行对比。相关分析结论对于移动搜索引擎算法改进与系统优化具有一定参考意义。     

基于用户反馈的个性化搜索引擎的研究

现有搜索引擎基本上采用＂搜索适用所有用户＂的模型,体现不出用户真正的兴趣所在。针对当前搜索引擎的不足,本文提出并研究一个基于用户反馈的个性化搜索引擎系统。通过学习用户满意度反馈信息,挖掘隐藏的用户兴趣信息,实现搜索引擎的个性化。     

基于大规模中文搜索引擎的搜索日志挖掘*

从中英文用户的搜索习惯差异的角度出发,引入中文分词技术对中文搜索引擎的搜索日志进行了分析。重点分析了用户输入搜索词的一些规律,包括选择的语言、搜索词的长度和频率、高级搜索技巧的使用以及搜索词的修改情况;还提出了用户提交搜索词的模型,给出了历史搜索词对搜索结果的影响因子算法。     

Web搜索引擎框架研究

Ｗｅｂ搜索引擎是Ｉｎｔｅｒｎｅｔ上非常有用的信息检索工具,但是由于目前搜索引擎检索出的信息量庞大,且一个特定的搜索引擎主要包含某一特定领域的信息,这使得用户很难从某一个搜索引擎获得准确的导航信息。文中提出一个新的Ｗｅｂ搜索引擎框架ＧＳＥ,并提出了一个适合于Ｗｅｂ信息获取与处理的语言ＷＥＲＰＬ。通过ＷＩＲＰＬ可以将多个Ｗｅｂ搜索引擎结合起来,为用户提供一个一致、高效、准确的Ｗｅｂ搜索引擎。     

基于AJAX的智能检索在Web搜索的研究

为了实现Web智能检索,提出一种Web智能搜索引擎的模型,它是基于自然语言库和本体库对关键词进行解析,在AJAX模式中实现启发式检索,收集和使用用户反馈的重要叁数,并在此基础上设计和实现了一个Web搜索引擎。     

基于AJAX的智能检索在Web搜索的研究

为了实现Web智能检索,提出一种Web智能搜索引擎的模型,它是基于自然语言库和本体库对关键词进行解析,在AJAX模式中实现启发式检索,收集和使用用户反馈的重要叁数,并在此基础上设计和实现了一个Web搜索引擎。     

基于AJAX的智能检索在Web搜索的研究

为了实现Web智能检索,提出一种Web智能搜索引擎的模型,它是基于自然语言库和本体库对关键词进行解析,在AJAX模式中实现启发式检索,收集和使用用户反馈的重要叁数,并在此基础上设计和实现了一个Web搜索引擎。     

一种基于聚类和用户行为分析的搜索引擎结果优化方法

在研究传统搜索引擎的基础上,提出了一种改进的元搜索引擎模型及一种基于聚类和用户行为分析的查询结果优化方法,最后通过对比优化前后用户的满意度验证了该方法的可行性。     

基于MapReduce的微博用户搜索排名算法

在微博搜索领域,单纯依赖于粉丝数量的搜索排名使刷粉行为有了可乘之机,通过将用户看作网页,将用户间的“关注”关系看作网页间的链接关系,使PageRank关于网页等级的基本思想融入到微博用户搜索,并引入一个状态转移矩阵和一个自动迭代的MapReduce工作流将计算过程并行化,进而提出一种基于MapReduce的微博用户搜索排名算法。在Hadoop平台上对该算法进行了实验分析,结果表明,该算法避免了用户排名单纯与其粉丝数量相关,使那些更具“重要性”的用户在搜索结果中的排名获得提升,提高了搜索结果的相关性和质量。