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周丰 《数字社区&智能家居》2013,(11):2605-2606,2617
21世纪科技迅速发展,特别是信息技术的飞速发展,计算机网络的普及以及产生越来越广泛的作用,信息大爆炸使得各种各样的信息充斥着人们的生活。在这些纷繁复杂的信息当中,如何判别哪一些是有用的哪一些是不需要的,如何从海量的信息当中获取最需要、最有价值的信息一直是互联网技术的研究重点。传统的搜索排序算法已经越来越表现出不足与缺陷,无法满足用户的需要。该文将基于用户的查询偏好来探讨搜索排序算法,从用户的角度出发,分析与传统的搜索排序算法有哪些优势,以便更好的满足用户的需求。 相似文献
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用户搜索网页行为的分析是目前信息搜索的研究的热点,本文针对云计算中的并行计算搜索存在的检索速度慢,效率低等缺点提出了一种基于Hadoop海量用户搜索网页行为的方法,该方法主要是在网页PageRank算法的基础上,将用户影响因子,时间向量和网页相关性因素加入到算法中,使得改进后的PageRank算法得到了提高,进一步提高用户搜索网页行为的效率,实验中通过使用优酷实验室中的查询日志分析证明了本文的算法具有良好的效果,并对云计算中的用户行为分析具有一定的指导意义. 相似文献
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《计算机应用与软件》2013,(7)
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。 相似文献
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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。 相似文献
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搜索引擎性能评估是信息检索界一个重要课题.长查询具有较为丰富的信息内容,能更加准确地描述用户的信息需求.在此基础上文中提出长查询用户满意度分析的整体框架,定义用户满意度的概念,并在用户日志中提取相关用户行为特征,应用决策树和SVM两种分类算法评测用户满意度.在大规模商业搜索引擎日志上完成的实验结果证明了这套评价体系的有效性.结果表明,用户对于查询满意和不满意的分类准确率分别达到86%和70%. 相似文献
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电子商务网站中,关键词搜索是用户查询的一种重要手段,计算搜索关键词中的切词权重,是搜索引擎查询处理时的一个重要内容.基于现有的切词权重的计算方法,对用户在网站进行信息查询等购物的决策过程中产生的多种类型的用户行为进行深入数据挖掘,并将其挖掘结果作用于切词权重词典,有效地提高了切词权重的准确性,提高了搜索排序准确率. 相似文献
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为了提高网页排序的准确性,提出一种基于ε-贪婪学习和用户点击行为的网页排序算法。首先,根据用户查询,通过轮盘赌策略向用户推荐相关网页列表;然后,根据用户点击网页的行为进行ε-贪婪学习,计算得到排序系统中的强化信号,通过奖励和惩罚机制为每个网页计算相关性程度值;最后,根据相关性程度对网页进行重新排序。随着用户反馈的信息越来越多,相关网页会排列在列表的最高等级上。实验结果表明,提出的算法能够准确地推荐出相关网页,在P@n、NDCG和MAP性能指标上都获得了较优的性能。 相似文献
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PageRank是一种用于网页排序的算法,它利用网页间的相互引用关系评价网页的重要性。但它只考虑了网页的具体内容和超链接信息,忽略了网页的用户应用信息。在分析了几种PageRank算法基础上,提出了一种新的基于网页更新率和用户行为分析的PageRank算法。实验表明。所提出的算法能较好地改进搜索结果的精确度。 相似文献
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以Web 2.0中用户行为作为研究对象,通过发掘用户反馈方式,提出用户反馈分值的概念,对用户反馈影响搜索结果排名的具体方法以及相应实现进行研究,提出了一种基于神经网络的网页排序算法。该算法引入BP神经网络模型,根据用户反馈分值选择样本训练神经网络。将传统搜索结果输入到经过训练的神经网络进行计算,根据计算出的结果所表示的网页相关性强弱判断后进行二次排序。该算法利用了神经网络具有的模式识别能力,有效地将用户反馈和搜索引擎结合起来,使得搜索结果更加符合用户的搜索要求。 相似文献
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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... 相似文献
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基于用户日志挖掘的搜索引擎广告效果分析 总被引:4,自引:2,他引:4
随着搜索引擎市场的飞速发展,竞价排名广告以其有效、低风险、灵活等特点逐渐受到中小企业用户的青睐,成为搜索引擎稳定的收益增长点。然而竞价排名广告是否会影响用户体验,从而削弱其宣传效果并且影响用户对于搜索引擎的忠实度成为了企业及搜索引擎所担忧的问题。该文从网络用户日志中挖掘出网络用户对于广告的实际交互行为,并给出了各大搜索引擎竞价排名广告方面的统计数据。对于企业用户如何更有效地利用竞价排名广告以及搜索引擎如何平衡广告的经济效益和用户体验之间的关系都有较高的指导意义。 相似文献
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基于日志挖掘的搜索引擎用户行为分析 总被引:1,自引:0,他引:1
随着网络搜索用户的大规模增加,网络用户行为分析已成为网络信息检索系统进行架构分析、性能优化和系统维护的重要基石,是网络信息检索和知识挖掘的重要研究领域之一。为更好理解网络用户的搜索行为,该文基于7.56亿条真实网络用户行为日志,对用户行为进行分析和研究。我们主要考察了用户搜索行为中的查询长度、查询修改率、相关搜索点击率、首次/最后一次点击位置分布以及查询内点击数分布等信息。该文还基于不同类型的查询集合,考察用户在不同查询需求下的行为差异性。相关分析结果对搜索引擎算法优化和系统改进等都具有一定的参考意义。 相似文献