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。     

个性化搜索引擎综述

分析了现有搜索引擎的基本原理和基本分类,研究了个性化搜索引擎的概念和基本分类,最后对个性化搜索引擎的发展提出了一些建议。     

基于模式推荐的个性化搜索引擎研究

随着互联网的飞速发展和目前传统搜索引擎存在的各种弊端,个性化搜索引擎的出现成为了一个必然;同时随着信息过载问题的出现,个性化推荐系统也已成为了不少领域关注的热点。本文将个性化推荐系统与个性化搜索引擎相结合,将推荐模式引入个性化搜索引擎中,研究并设计一个基于模式推荐的个性化搜索引擎。     

个性化搜索引擎研究

对搜索引擎个性化服务技术中的用户描述文档、资源描述文档、个性化推荐技术、个性化服务体系结构以及该领域的主要研究成果进行了综述.通过比较现有原型系统的实现方式,详细讨论了实现个性化服务的关键技术.     

基于小型搜索引擎的个性化策略研究

随着全球信息化时代的到来和网络的普及,如何在互联网上获得有价值的信息已成为网民日益关注的问题。搜索引擎为人们收集信息提供了很大方便,如何对现存的搜索引擎进行优化成为新的课题。重点分析一个小型搜索引擎体现个性化服务的的策略与方法,并主要介绍用户兴趣分析与判断算法及自然语言检索技术。     

基于小型搜索引擎的个性化策略研究

随着全球信息化时代的到来和网络的普及，如何在互联网上获得有价值的信息已成为网民日益关注的问题。搜索引擎为人们收集信息提供了很大方便，如何对现存的搜索引擎进行优化成为新的课题。重点分析一个小型搜索引擎体现个性化服务的的策略与方法，并主要介绍用户兴趣分析与判断算法及自然语言检索技术。     

基于Web数据挖掘的个性化搜索引擎研究综述

Web数据挖掘是将教据挖掘技术和理论应用于对WWW资源进行挖掘的一个新兴的研究领域.论述Web数据挖掘的发展现状、发展趋势以及将来可能的研究方向,并简单介绍个性化搜索引擎的一些情况,论述web教据挖掘在个性化搜索引擎中的应用.     

基于Nutch的个性化搜索引擎的研究与探讨

提出了一个基于Nutch开源搜索引擎扩展和改进的解决方案。在Nutch+Lucene+Tomcat+Sqlsever架构框架下用户进行个性化资源采集配置从而获得一个定向数据采集的搜索引擎。     

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.     

基于聚类的个性化元搜索引擎设计

Internet上信息资源的飞速膨胀造成用户在进行信息检索时的不便,传统的搜索引擎不能很好地解决这个问题。因此提出了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个人模型,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,同用户模型聚类相结合返回给用户个性化的搜索结果。分析了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。     

企业搜索引擎个性化排序方法

针对传统搜索引擎“面向检索”而非“面向用户”的缺点, 将个性化服务思想引入到企业搜索引擎排序中, 对其关键技术即用户兴趣建模进行了研究, 将模型用于查询扩展及排序中, 并为企业搜索引擎设计基于用户兴趣的个性化排序方法, 能为不同用户的同一检索请求提供不同的检索结果列表. 通过将研究用于油田企业搜索引擎的实验证明, 本研究能有效地提高企业搜索引擎检索精确度及满足用户的个性化检索需求, 并具有较好的自适应能力.     

基于Web数据挖掘的个性化搜索引擎的应用和发展趋势(英文)

Web数据挖掘是将数据挖掘技术和理论应用于对www资源进行挖掘的一个新兴的研究领域。论述Web数据挖掘的发展现状、发展趋势以及将来可能的研究方向,并简单介绍个性化搜索引擎的一些情况,论述Web数据挖掘在个性化搜索引擎中的应用。     

基于用户行为模型的搜索引擎

针对目前大部分搜索引擎不能精确识别使用不同查询词而期望获得不同查询结果的情况,该文提出一种基于用户行为模型的搜索引擎的思想,论述其原型系统SEB实现过程和关键技术,其中的行为模型结合人类行为学相关理论对用户访问行为进行分类和表示,对搜索结果进行了处理,实现了个性化搜索。实验表明,经SEB原型系统处理的搜索结果更加符合用户需求。     

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。