基于用户兴趣的元搜索结果合成算法研究

元搜索引擎将为用户提供更全面的搜索结果信息,但在庞大的搜索结果中快速找到自己感兴趣的结果并非易事.针对查询结果合成问题,提出了一种基于用户兴趣的结果合成方法,在摘要法计算用户查询与查询结果相关度的基础上引入了词条等级和用户兴趣,实现了元搜索引擎的个性化.通过程序实现此算法,分别与单个搜索引擎以及其他几种结果合成算法比较,证明此算法保证了搜索结果的查全率,又提高了查准率,大大改善了用户检索效果和效率.     

基于聚类和用户兴趣分析结合的个性化元搜索

随着Web信息的快速增长,搜索引擎已成为用户信息检索的主要工具。元搜索引擎综合了多个搜索引擎的搜索结果,提高了搜索的覆盖率,但是返回的结果往往数目庞大,并且很多结果与用户查询并不相关,这直接影响了用户检索的质量并增加了用户检索的代价。本文提出一种基于聚类的个性化元搜索引擎模型,系统通过对用户建立兴趣模型,对此模型进行聚类形成不同用户群,并对检索到的结果进行聚类处理,与用户模型聚类相结合返回给用户个性化的搜索结果。     

带反馈自适应Web搜索引擎研究

Web搜索引擎是Internet上非常有用的信息检索工具,但是由于现有这些搜索引擎搜索出的结果只跟用户的搜索词条和它所采集的实际信息有关,用户对搜索结果的选择不能影响将来的搜索结果,这使得搜索引擎不能考虑大多数用户的兴趣状况.本文通过采集用户对搜索结果的访问序列来生成搜索引擎的反馈信号,以此来扩展原始查询串和影响搜索结果的生成,使得搜索引擎具有自适应能力.     

基于粗糙集的个性化Web搜索系统

本文提出了一种基于粗糙集理论的个性化web搜索系统。用户偏好文件中对关键字进行分组以表示用户兴趣类别。利用粗糙集理论处理自然语言的内在含糊性,根据用户偏好文件对查询条件进行扩展。搜索组件使用扩展后的查询条件搜索相关信息。为了进一步排除不相关信息,排序组件计算查询条件和搜索结果之间的相似程度,根据计算值对搜索结果进行排序。与传统搜索引擎进行了比较,实验结果表明,该系统有效地提高了搜索结果的精度,满足了用户的个性化需求。     

一种基于常用搜索引擎的智能信息检索系统

针对用户利用常用搜索引擎查询信息时，搜索引擎返回海量杂乱、无序的网页，用户难以从中快速、准确地获得真正关心的信息的现状，从Internet用户的兴趣度出发，设计了一种基于近似网页聚类算法的智能搜索系统。该系统在用户利用常用搜索引擎系统进行信息检索时，消除搜索引擎返回的重复页，对剩余页面进行聚类，返回给用户聚类后的网页簇，这样用户就可以选择浏览自己感兴趣的页面，从而大大提高了信息检索的查准率；实验证明该系统在保证查全率和查准率的基础上大大提高了搜索效率。     

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。     

基于用户反馈的搜索引擎选择及结果归并

提出一种基于用户反馈的元搜索引擎模型，通过分析用户对搜索结果的评价，利用用户的反馈信息，分别定义搜索引擎质量分值和用户评价分值。给出一种依据搜索引擎质量分值进行的搜索引擎选择策略，使元搜索引擎可以针对不同查询关键字选择准确度高的搜索引擎进行查询。设计一种主客观影响因子结合的元搜索结果归并方法，使准确率高的搜索结果先返回给用户。     

基于Cranfield体系对中文搜索引擎性能的比较研究

本文通过应用Cranfield体系——构建查询样例集合、查询信息需求分类、抓取搜索引擎结果、规定标注准则、计算性能评价指标的基本流程,对目前常用中文搜索引擎,百度、谷歌、搜狗、搜搜、人民搜索性能从定量的角度,进行较为全面的评价。其结果可供用户在选择、利用这些搜索引擎时参考。     

元搜索结果个性化排序技术研究

元搜索引擎是搜索之上的搜索,是将多个独立搜索引擎的结果进行融合,显示给用户,因此结果融合是元搜索引擎的重要部分.利用用户对不同独立搜索引擎的置信度及用户的兴趣信息对各个独立搜索引擎的结果进行个性化融合排序,使得用户最感兴趣的内容能有较高的排名,提高用户搜索的查准率,提高用户搜索的效率.对于同一搜索关键字各个用户可以得到自己个性化的搜索结果,提高用户的满意度.     

个性化元搜索关键技术的研究

元搜索引擎是搜索引擎之上的搜索引擎,它主要通过成员搜索引擎调度、文本选择、结果整合三个主要步骤来为用户提供更加全面的信息。本文通过对元搜索引擎关键技术的研究,在成员调度、结果整合时考虑用户兴趣,使得选择的成员搜索引擎、搜索结果更加符合用户的需求,从而实现元搜索的个性化,在一定程度上提高了元搜索引擎的查准率和效率。     

集成搜索引擎的文本数据库选择

用户需要检索的信息往往分散存储在多个搜索多个搜索引擎各自的数据库里,对普通用户而言,访问多个搜索引擎并从返回的结果中分辨出确实有网页是一件费时费力的工作,集成搜索引擎则可以提供给用户一个同时记问多个搜索引擎人集成环境,集成搜索引擎能将其接收到的用户查询提交给底层的多个搜索引擎进行搜索,作为一种搜索工具,集成搜索引擎具有如WEB查询覆盖面比传统引擎更大,引警有更好的可扩展性等优点,讨论了解决集成搜索引擎的数据库选择问题的多种技术,针对用户提交的查询要求,通过数据库选择可以选定最有可能返回有用信息的底层搜索引擎。     

基于伪爬行器的主题式元搜索引擎研究与设计

为提高搜索的查准率和查全率,设计一个主题式的元搜索引擎和一个类似于爬行器的伪爬行器,通过调用通用搜索引擎采集信息,查全率高于通用搜索引擎。利用反馈机制,参考用户查询历史记录,搜索结果更加接近用户的要求。通过采用主题式策略,改进文档相似度算法,提高分类的正确率和搜索引擎的查准率与搜索范围,同时减少系统响应时间,降低对服务器性能的要求。     

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.     

基于用户行为的搜索关键字的权重分析

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.     

服务搜索引擎基于用户行为的效果评价

基于垂直搜索引擎设计思想提出的Web服务搜索引擎相比传统的UDDI服务发现方法能更好的满足用户对于Web服务查询的需求。随着服务搜索引擎技术的不断发展,如何评价其检索效果成为提高服务搜索质量的核心问题。本文提出了一种基于用户行为分析对Web服务搜索引擎进行自动性能评价的方法,并且根据Web服务特点,提出了基于QoS数据信息进行样例集合划分的方法。通过对用户的查询和点击行为分析,推导出针对特定查询集合的检索结果集合,并将两个集合之间自动建立映射。通过分析Web服务搜索引擎的搜索效果,评价本文提出的方法与人工标注的方法的对比,基于用户行为的评价算法能够对服务搜索引擎进行较客观的评价。     

搜索引擎用户行为与用户满意度的关联研究

用户满意度是以用户为中心的搜索引擎性能评价的一个重要分支,区别于传统基于查询与文档相关性的评价方法,基于用户满意度的性能评价能够更加全面、客观地对搜索引擎性能进行评价。该文通过设计搜索实验平台,在尽量不影响用户正常搜索过程的前提下收集用户的搜索行为及其满意度评价,通过用户行为分析的方法挖掘用户群体行为特征与用户查询满意度之间的关联关系。相关结论对提高搜索引擎性能、改善用户查询体验具有一定的参考意义。     

元搜索引擎结果生成技术研究

元Web搜索引擎是通过将搜索请求传送给它所引用的搜索引擎,然后将这些搜索引擎返回的结果按照一定的结果集成算法合并,并将合并后的结果返回给用户.所用结果集成算法的好坏将直接影响该元搜索引擎的查询精度、查询完全度和响应速度.本文在分析常用的几种结果集成方法的基础上,提出几个改进的算法来改进搜索结果的一致性.     

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.     

基于用户兴趣的PageRank算法改进策略

随着互联网海量信息的不断涌现,根据用户的兴趣提供相关查询结果,是现有搜索引擎要考虑的一个问题,PageRank算法是基于链接的排序算法,已在Google搜索引擎广泛应用,但其忽略了用户个性化需求。采用网页预分类技术,来表示用户查询的兴趣度,进一步提出改进传统的PageRank算法,从而能适当提高用户在使用搜索引擎方面的个性化需求。     

多搜索引擎权重计算及搜索结果排序质量评估

搜索引擎在多成员搜索引擎搜索结果的整合过程中,搜索结果的排序在很大程度上决定着元搜索引擎的服务质量。为了实现搜索结果的有效整合,目前技术主要结合查询请求、文档内容、初始排序或（和）赋予搜索成员搜索引擎权重等因素。其中采用赋予搜索引擎权重时,往往根据用户和技术人员经验,主观地进行赋值,不能体现真实的用户搜索偏好。为此,提出了通过挖掘用户搜索及遍历情况,动态地赋予各成员搜索引擎权重的方法。通过用户遍历及点击下载情况,得到了用户搜索遍历与返回结果的匹配度,论证了该方法的可行性和有效性。