个性化搜索引擎中用户兴趣模型的构建方法

在分析个性化搜索引擎的基础上,提出一种构建用户兴趣模型的方法.该方法综合考虑用户注册兴趣及浏览行为,将用户兴趣分为长期兴趣和短期兴趣并通过兴趣树进行存储.遗忘机制的引入保证模型能够及时准确地反映用户兴趣.模拟实验表明,本文提出的用户兴趣模型能够有效地提高检索效率,使搜索结果更好地满足用户个性化需求.     

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。     

个性化搜索引擎中的用户兴趣模型分析与研究

针对用户兴趣模型构建问题,利用用户兴趣树描述用户兴趣,采用空间向量模型的表示方法,对构建用户个性化模型进行研究,并提出一种兴趣模型调整算法。模拟实验表明,该模型能有效提高检索结果的查准率,以满足用户个性化需求。     

基于Lucence的个性化搜索引擎研究

针对通用搜索技术难以满足不同背景、不同目的和不同时期的用户查询请求的缺陷,提出一种基于Lucence实现用户兴趣驱动的个性化搜索引擎方法。从Cookie文件分析用户搜索兴趣,构造用户兴趣向量,驱动搜索引擎,产生用户关注度高的搜索结果。实验结果表明,该用户兴趣驱动的个性化搜索引擎能够搜索出用户感兴趣的搜索结果,与传统搜索引擎相比,检索准确率有一定的提高。     

个性化元搜索引擎模型的研究与设计

随着人们对搜索的效率和信息检索质量要求的不断提高,传统的搜索引擎已不能很好地满足人们的需求。为了解决这个问题,本文介绍元搜索引擎技术和个性化技术,并且结合两者重点研究个性化元搜索引擎模型,包括个性化元搜索引擎系统总体架构、用户兴趣模型的基本结构以及个性化元搜索引擎对信息采集处理的流程。个性化元搜索引擎有一定的应用和实用价值。     

基于用户兴趣的搜索引擎

随着WWW的出现和发展,Internet上出现的信息迅速增长.如何从大量的信息中获取有用的信息,正成为信息领域的关键技术.传统的搜索引擎没有考虑不同用户的兴趣,因此搜索出来的结果往往无法满足不同用户的特定需求.提出一种用户兴趣模型,能够有效表示用户兴趣,并对传统搜索引擎的搜索结果进行匹配度计算,从而将符合用户兴趣的结果返回给用户.基于这种模型开发了一个基于用户兴趣的法律领域的搜索引擎MyLaw.     

个性化元搜索引擎的研究与设计

随着Web信息的快速增长和人们对信息检索质量要求的提高,传统的搜索引擎已不能很好地满足人们的需求. 本文提出了一种个性化元搜索引擎模型.个性化是指模型可以针对不同的用户建立不同的用户兴趣模型,然后根据用户兴趣,模型对搜索结果进行过滤、重排序处理,使得显示给用户的搜索结果更具有针对性.本文阐述了各主要功能模块工作原理,并详细介绍了根据用户兴趣模型对搜索结果进行排序的算法,实验表明该算法能够有效地提高用户的检索质量.     

基于元搜索引擎的个性化Web信息采集

为了减少传统Web采集系统网络资源的耗费,并增强其个性化支持,结合用户兴趣向量模型,将元搜索引擎技术应用到Web信息采集领域中,设计一个基于元搜索引擎的个性化Web信息采集系统.该系统通过调用成员搜索引擎发现与用户兴趣相关的目标Web站点,通过爬虫程序采集目标站点上的Web页面内容.在发现兴趣站点方面更具有针对性,能有效减少爬虫的数量.重点研究了系统的体系结构、个性化Web采集的工作流程,最后给出了该系统的应用场合.     

个性化元搜索引擎的研究

针对现有搜索引擎的局限性和当前用户的个性化需求,以用户兴趣模型为基础,对个性化元搜索引擎的基本原理和结构、方法及关键技术进行了研究,并在此基础上提出了用户个性化元搜索引擎的简单实现。     

个性化搜索引擎中用户模型智能调整算法的研究

个性化信息服务越来越成为信息检索领域中研究的热点。针对用户模型构造问题,文章结合手工定制建模与自动分析建模技术,利用空间向量模型表示法,提出了一种用户模型智能调整算法。模拟实验表明,该结构和算法能够有效地提高检索结果的准确度,并且具有良好的可适应性。     

基于 HowNet 的用户兴趣挖掘研究及应用磁

搜索引擎中用户查询和网页资源之间的相似度研究一直是页面排序的研究核心。利用 HowNet 对词语的语义层次架构模型,对用户的检索词进行兴趣挖掘,同时对检索词和挖掘出的兴趣关键词的语义相似度计算方法进行改进,用户的检索请求与分块后的网页资源进行相似度迭代计算。实验结果表明,改进的算法使得页面排序的准确率和首页命中率有了较大提高。     

面向用户的智能搜索引擎模型UOISE的研究

分析了传统搜索引擎所存在的问题,提出了一种面向用户的智能搜索引擎模型(User-Oriented Intelligence Search Engine,UOISE)和动态Q学习算法,UOISE模型由若干个Agent和知识库组成,针对用户个人信息以及用户的上网行为,分析用户的兴趣所在,从而推断出用户的意图,能有效地为用户提供真正需要的、即时的信息,为用户提供多层次个性化的信息服务。动态Q学习算法实现了Agent跟踪用户行为、推断用户兴趣的过程。对比实验表明,UOISE比普通检索工具具有更高的查全率和查准率。     

基于搜索引擎的一站式检索平台设计与实现

针对目前图书馆的各种电子资源都需要在各自的平台上单独检索的问题,提出构建基于搜索引擎的一站式检索平台,实现在统一的检索界面上,一次检索就能获得所有电子资源的相关文献信息,使读者能在最短的时间内获得最深入、最准确、最全面的文献信息。     

企业内网搜索引擎数据库的设计

数据库设计是企业内网搜索引擎的核心,数据库设计的合理性,科学性及高效性对整个搜索引擎的性能起到关键的作用。明确企业内网搜索引擎数据库的要求,并分析企业内网数据库的结构,给出数据库在搜索引擎中的应用。     

基于用户的Web元搜索引擎调度改进

本文首先介绍了传统搜索引擎的基本原理及结构,指出了传统搜索引擎存在的不足,然后介绍了元搜索引擎的定义、运作机制及其发展的方向,在此理论的基础上提出了新一代元搜索引擎基于用户的调度改进理念,实验表明,该改进提高了用户的检索效率和质量。     

基于Lucene的搜索引擎设计与实现

当今搜索引擎已经成为人们在网上搜索信息的重要工具。通用的搜索引擎虽然功能强大,但对具有很多子网站的企业门户网站进行搜索时响应速度慢,索引范围不全。Lucene是一个强大的全文索引引擎工具包,应用它可以快速地开发一个搜索引擎。文中描述了利用基于Java的全文检索工具包Lucene开发定制的中文搜索引擎方法,并且将该定制的搜索引擎与Google的站内搜索进行试验比较,发现在对具有很多子网站的企业门户网站进行搜索时有优于Google的性能。     

个性化搜索引擎中兴趣学习方法的研究

设计了一个兴趣学习模型,用户兴趣描述结合了短期兴趣和长期兴趣,并采用了基于遗传算法的兴趣更新策略。为了更全面地评价用户兴趣,引入了权值、文档兴趣度和遗忘因子。其中文档兴趣度利用遗传算法和BP神经网络算法得到,以便更加准确地反映用户兴趣。实验结果表明,该方法所得到的用户兴趣,其满意度在80%以上。     

全文搜索引擎快速搭建的设计与实现

搜索引擎的诞生,给信息搜集带来了极大的方便与好处。一套完备、成熟的搜索引擎的开发需要耗费大量资源,本文围绕如何快速搭建一个简易的搜索引擎展开。基于各开源组织独立研发并对外提供的搜索引擎组件与框架,本文在JBuilder开发平台上调用各组件对外提供的Java API,快速地搭建起由数据抓取、建立索引及执行搜索3大部分组成的简易的全文搜索引擎,实现网页文档类数据的抓取与保存、文本提取、索引文档及索引库的建立、基本关键词的检索等功能,并描述搜索引擎实现及运行的一般过程。     

图书垂直搜索引擎的设计

图书垂直搜索引擎是当前专业搜索引擎的重要组成部分.本文对传统图书搜索引擎存在的问题(信息内容形式单一、缺少个性化服务和用户体验效果差)进行了分析,提出相应的解决方案,并对其中的部分关键技术进行了研究.最后,对相关的实现进行了细化.