基于搜索结果的个性化推荐系统研究

搜索引擎返回的信息太多且不能根据用户的兴趣提供检索结果,使得用户使用搜索引擎难以用简便的方式找到感兴趣的文档。个性化推荐是一种旨在减轻用户在信息检索方面负担的有效方法。文中把内容过滤技术和文档聚类技术相结合,实现了一个基于搜索结果的个性化推荐系统,以聚类的方法自动组织搜索结果,主动推荐用户感兴趣的文档。通过建立用户概率兴趣模型,对搜索结果STC聚类的基础上进行内容过滤。实验表明,概率模型比矢量空间模型更好地表达了用户的兴趣和变化。     

基于搜索结果的个性化推荐系统研究

搜索引擎返回的信息太多且不能根据用户的兴趣提供检索结果，使得用户使用搜索引擎难以用简便的方式找到感兴趣的文档。个性化推荐是一种旨在减轻用户在信息检索方面负担的有效方法。文中把内容过滤技术和文档聚类技术相结合，实现了一个基于搜索结果的个性化推荐系统，以聚类的方法自动组织搜索结果，主动推荐用户感兴趣的文档。通过建立用户概率兴趣模型，对搜索结果跚℃聚类的基础上进行内容过滤。实验表明，概率模型比矢量空间模型更好地表达了用户的兴趣和变化。     

基于搜索结果的预取技术研究

搜索引擎往往返回给用户一个包含大量文档片段的列表，用户从中筛选出自己所需要的文档。文中提出一种预取代理的方法：对搜索引擎返回的结果进行聚类分析，使得用户以主题的方式来查看结果，满足用户搜索请求的个性化服务；同时对聚类进行评价，推测出用户可能感兴趣的文档，并将它们预取过来，从而减少网络延迟。     

搜索引擎中的聚类浏览技术

搜索引擎大多以文档列表的形式将搜索结果显示给用户,随着Web文档数量的剧增,使得用户查找相关信息变得越来越困难,一种解决方法是对搜索结果进行聚类提高其可浏览性。搜索引擎的聚类浏览技术能使用户在更高的主题层次上查看搜索结果,方便地找到感兴趣的信息。本文介绍了搜索引擎的聚类浏览技术对聚类算法的基本要求及其分类方法,研究分析了主要聚类算法及其改进方法的特点,讨论了对聚类质量的评价,最后指出了聚类浏览技术的发展趋势。     

基于搜索结果的Web预取模型研究

目前搜索引擎返回的信息太多且难以根据用户的兴趣提供检索结果,而个性化推荐是一种旨在减轻用户在信息检索方面负担的有效方法.文中把内容过滤技术和文档聚类技术相结合,以改进的STC聚类方法组织搜索结果,主动推荐用户感兴趣的文档并将其中的Top-N对象预取到本地. WWW缓存中的Web文档代表了用户当前的兴趣,通过建立用户概率兴趣模型,在搜索结果STC聚类的基础上进行内容过滤.实验表明,基于搜索结果的Web预取模型具有较好的时间性能和较高的查准率.     

基于频繁词义序列的检索结果聚类算法研究

目前大多搜索引擎结果聚类算法针对用户查询生成的网页摘要进行聚类,由于网页摘要较短且质量良莠不齐,聚类效果难以保证。提出了一种基于频繁词义序列的检索结果聚类算法,利用WordNet结合句法和语义特征对搜索结果构建聚类及标签。不像传统的基于向量空间模型的聚类算法,考虑了词语在文档中的序列模式。算法首先对文本进行预处理,生成压缩文档以降低文本数据维度,构建广义后缀树,挖掘出最大频繁项集,然后获取频繁词义序列。从文档中获取的有序频繁项集可以更好地反映文档的主题,把相同主题的搜索结果聚类在一起,与用户查询相关度高的优先排序。实验表明,该算法可以获得与查询相关的高质量聚类及基于语义的聚类标签,具有更高的聚类准确度和更高的运行效率,并且可扩展性良好。     

面向信息检索的快速聚类算法

随着信息检索技术的迅猛发展,针对检索系统的改进已逐渐成为研究的热点.聚类是一种有效的改进策略,通过对检索结果进行聚类,可以使用户快速地定位到自己感兴趣的检索信息所在的类别.然而,传统的检索聚类算法要么运行效率低下,要么类别划分能力不强,使它们无法真正地用于检索系统中.针对此问题,提出了一种新颖的检索聚类算法,该算法首先通过极大极小值理论从检索返回的文档集中抽取多个聚点,并依此形成初始文档类划分结果.在此基础上,算法对初始文档类的特征集合进行细化调整以使类别的划分更加精确;同时对不满足收敛条件的文档类进行层次分裂以解决信息的分层描述问题.实验表明:此算法的时间复杂度与现有的检索聚类技术相差不多,并且由于对特征集合进行迭代调整使得类别的划分更加准确合理.     

基于文档语义图的中文多文档摘要生成机制

从文档集合的语义结构理解文档集合可以提高多文档摘要的质量。本文通过抽取中文多文档摘要文档集中的主－述－宾三元组结构构建文档语义图,再对语义图中的节点利用编辑距离进行语义聚类,并应用Page-Rank排序算法对语义图进行权重计算后,选取包含权重较高的节点及链接关系的三元组生成文档集合的多文档摘要。在摘要的评测阶段,将基于句子抽取的多文档摘要结果和基于文档语义图生成的多文档摘要分别与由评测员人工生成的摘要进行ROUGE相关度评测,并对利用编辑距离对语义图进行语义聚类前后的结果进行了比较。实验结果表明,基于文档语义图生成的多文档摘要与人工生成的摘要结果重叠度更高,而利用编辑距离对语义图进行聚类则进一步改进了摘要的质量。     

一个基于搜索结果的个性化推荐系统

搜索引擎返回的结果太多且不能根据用户的兴趣提供检索结果是当前较受关注的问题。把用户兴趣模型和STC聚类算法相结合,提出了改进的STC算法,并提出个性化推荐的策略和兴趣描述更新的方法,实现了一个基于搜索结果的个性化推荐系统(SRPRS)。SRPRS基于改进的STC算法自动组织搜索结果,帮助用户利用主题的方式发现所需的资源。通过实验,分析了SRPRS系统的聚类特性和时间特性。针对搜索引擎的列表显示结果,SRPRS系统在快速查找用户感兴趣的文档上有较好的性能。     

弱链接文档搜索引擎研究

聚类技术能将大规模数据按照数据的相似性划分成用户可迅速理解的簇．从而使用户更快地了解大量文档中所包含的内容。因此．聚类技术成为搜索引擎中不可或缺的部分和研究热点。Web上的AJAX应用和PowerPoint文件等弱链接文档由于缺乏足够的超链接信息,导致搜索该类文档时．排序结果不佳。针对该问题．给出一个弱链接文档的搜索引擎框架,并重点描述一个基于网页搜索结果的弱链接文档排序算法．基于聚类的弱链接文档排序算法利用聚类算法从高质量的网页搜索结果中提取与查询相关的主题．并根据主题的相关网页的排名确定该主题的重要性．根据识别的带权重的主题计算弱链接文档的排序值。实验结果表明该算法能够为弱链接文档产生较好的排序结果．     

聚类分析在搜索引擎中的应用

为了快速、准确地从因特网上找到人们所需的信息,对网页信息进行聚类分析是非常重要的。该文分析了几种适用于搜索引擎的聚类方法,并讨论了聚类分析在设计搜索引擎时的应用。     

带有聚类功能的个性化元搜索引擎的设计

随着英特网上信息量的迅速增长,用户想要从中找到感兴趣的信息变得越来越困难,传统的搜索引擎不能很好地解决这个问题。因此本文提出了一种带有聚类功能的个性化元搜索引擎,系统通过用户注册获得用户数据并对所有的用户进行聚类形成不同用户群病产生用户模式,搜索引擎调度模块通过用户模式来选择适合的搜索引擎进行调度得到个性化的搜索结果,再将检索到的结果进行聚类处理,返回给用户个性化的搜索结果。分析了带有聚类功能的个性化元搜索引擎的系统构成,详细介绍了每个模块的功能,最后展望了它的发展前景。     

带有聚类功能的个性化元搜索引擎的设计

随着英特网上信息量的迅速增长,用户想要从中找到感兴趣的信息变得越来越困难,传统的搜索引擎不能很好地解决这个问题。因此本文提出了一种带有聚类功能的个性化元搜索引擎,系统通过用户注册获得用户数据并对所有的用户进行聚类形成不同用户群病产生用户模式,搜索引擎调度模块通过用户模式来选择适合的搜索引擎进行调度得到个性化的搜索结果,再将检索到的结果进行聚类处理,返回给用户个性化的搜索结果。分析了带有聚类功能的个性化元搜索引擎的系统构成,详细介绍了每个模块的功能,最后展望了它的发展前景。     

基于后缀树的Web检索结果聚类标签生成方法

对检索结果进行聚类能够方便用户从搜索结果中快速地找到自己需要的信息,当前已有各种聚类方法和系统被广泛使用,但是,现有大部分方法由于聚类标签的可读性和描述性较差,难以达到预期效果。该文提出了一种新的思路,注重于如何在聚类之前就产生好的标签,在生成了标签的基础上,再进行检索结果聚类。对于搜索引擎返回的结果,我们先统一建立一棵后缀树,然后计算后缀树中各个短语的得分,选取得分最高的若干短语作为候选标签。得到标签后,将搜索引擎返回的各个结果项分配到它所包含的标签对应的分类中,形成最后的聚类。实验表明,我们的方法是比较有效的。     

基于CORBA的并行多元搜索引擎

搜索引擎技术是近年来计算机领域中的一个研究热点,如何从Internet的海量信息中快速地获取有效信息的计算平台和方法是它的研究核心内容之一.提出了一种构建高速并行多元搜索引擎方案.它基于CORBA平台和技术,在PC机群系统上构建一个分布并行的多元搜索引擎,具有费用低、可复用和容易维护的优点.     

基于马尔可夫混合模型的电子商务搜索引擎用户行为聚类

对搜索引擎用户行为进行聚类分析有利于为用户提供个性化的服务。为了能准确地刻画用户行为的动态性,提出利用马尔可夫混合模型,对电子商务搜索引擎的用户行为模式聚类。模型假设每一类用户行为可表示为一个马尔可夫模型,当用户使用搜索引擎时,每个用户以一定的概率属于某一聚类;该用户的行为序列,由对应的马尔可夫模型产生。同时,为了解决参数估计和模型自动选择的问题,将贝叶斯阴阳和谐学习理论应用于该混合模型,提出针对该模型的和谐度函数及自适应梯度算法。仿真实验结果表明,与传统的最大期望（EM）算法相比,基于贝叶斯阴阳机的自适应梯度算法能更高效和准确地同时进行参数学习和模型选择。最后,将所提出的聚类方法应用于真实的电子商务搜索引擎点击日志,初步验证了本模型的有效性。     

一种层次化的检索结果聚类方法

检索结果聚类能够帮助用户快速地浏览搜索引擎返回的结果.传统的聚类方法由于不能生成有意义的类别标签因此是不适合的,为了改善检索结果层次化聚类的效果,采用了基于标签的聚类算法,提出了将DF、查询日志、查询词上下文特征融合的类别标签抽取算法,并以抽取的标签构造基础类别图,通过GBCA算法构建层次化聚类结果.实验证明了多特征融合模型的有效性;GBCA算法在类别标签抽取和F-Measure两个评价指标上都比STC和Snaket算法有很大的提高.     

几何定理自动证明的一种数值测试辅助算法

基于数据挖掘中的聚类分析思想提出一种借助数值测试判断几何图形之间关系，以简化定理自动证明中搜索过程的新方法，该方法已成功地应用于作者参与开发的平面几何教育软件中，达到了加速推理引擎的目的。     

基于点击日志的搜索引擎用户满意度评价研究

针对传统的搜索引擎人工评价方法效率低、成本大的问题,提出一种利用用户点击日志来评价搜索引擎用户满意度的方法。通过分析搜索引擎的用户点击日志,选择网页搜索结果排名、网页点击率、网页平均浏览时间作为用户满意度特征,分别运用多元线性回归分析、多元对数回归分析和BP神经网络方法,建立了基于用户点击日志的搜索引擎用户满意度评价模型。结合具体的实验数据集,通过实验对线性回归模型、对数回归模型和BP神经网络模型的结果进行了比较与分析,验证了模型的有效性。     

Automatic extraction of user’s search intention from web search logs

Web search users complain of the inaccurate results produced by current search engines. Most of these inaccurate results are due to a failure to understand the user??s search goal. This paper proposes a method to extract users?? intentions and to build an intention map representing these extracted intentions. The proposed method makes intention vectors from clicked pages from previous search logs obtained on a given query. The components of the intention vector are weights of the keywords in a document. It extracts user??s intentions by using clustering the intention vectors and extracting intention keywords from each cluster. The extracted the intentions on a query are represented in an intention map. For the efficiency analysis of intention map, we extracted user??s intentions using 2,600 search log data a current domestic commercial search engine. The experimental results with a search engine using the intention maps show statistically significant improvements in user satisfaction scores.