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。     

基于Web的个性化信息检索技术研究

针对现有的元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,提出了实现用户个性化搜索引擎的模型。     

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。     

基于自适应隐反馈用户行为模型的数据源选择

当前搜索引擎用户个性化的研究是搜索引擎优化的一个研究分支.当前检索模型的主要弊端就是搜索引擎用户提供的信息很少.目前主要借助于用户在和元搜索引擎交互的过程中提供的隐反馈信息对成员搜索引擎的数据源选择算法进行优化,利用语言模型对用户检索行为建模,用户与元搜索引擎交互的过程中动态更新用户行为模型,自适应的满足不同检索动机的用户的信息需求.     

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遗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。     

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。     

个性化元搜索引擎模型研究

在分析了传统搜索引擎以及现有元搜索引擎不足之后,提出了基于Agent的个性化元搜索引擎模型,与传统的元搜索引擎系统相比改进了系统的运行效率,同时给出了基于用户反馈的个性化QR-加权重排序算法,将检索结果的排序质量以及文档的相关度在重排序中加以考虑,与传统的线性重排序算法相比提高了查询的准确程度。     

基于Agent的元搜索引擎结果优化技术

在使用元搜索引擎进行检索的过程中，由于返回结果的数量较大，不利于用户快速、准确地找到所需信息。提出一种基于Agent的元搜索引擎结果优化技术，旨在通过建立兴趣模型对检索结果进行优化，从而针对不同用户提供更具个性化的信息。     

基于ASP．NET搜索引擎模型的实现

随着因特网技术的飞速发展,搜索引擎逐渐成为因特网重要的导航工具之一,而人们日常使用的搜索引擎代码并不开源,不利于研究学习。本文建立一个开源搜索引擎模型,并在ASP．NET中实现,为后续研究个性化搜索应用提供一个原型基础。     

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。     

基于词汇相关度模型的个性化元搜索引擎

为了在大量网络Web页面中快速找到用户关心的内容,提出使用词汇之间的"相关度"来存储用户的个性化信息,应用能够在用户进行检索的过程中自动建立针对该用户的"词汇相关度"的算法设计了一个个性化元搜索引擎,并通过使用3种不同的利用词汇相关度对底层搜索引擎所返回的结果进行评估和个性化排序的算法进行实验.这里设计的个性化算法的灵敏度、抗干扰性、语义相关性分析3个指标的实验结果说明该算法最终会影响到网页的排序.基于统计方法的词汇相关度模型是一种有效的个性化信息检索技术,它可以大大提高搜索结果的质量.     

一个元搜索引擎的设计与实现

介绍了一个基于专业搜索引擎的元搜索引擎,提出了一种将专业搜索引擎与专门搜索"Invisible Web"检索工具相结合的方法。在对检索结果进行融合处理时采用建立专业词典的方法来提取主题,并进行主题分类,同时通过记录用户感兴趣的主题,为用户提供个性化服务。     

一种投票再分级的个性化元搜索系统模型

提出了一种个性化元搜索系统模型,详细描述了它的实现算法。该模型可以提高搜索系统的搜索覆盖率,同时在模型中整合了用户的兴趣,可以使搜索更贴近用户的搜索意图,从而提高搜索系统的准确率。     

本体在元搜索引擎查询结果自动分类中的应用

分析了基于统计进行自动分类的元搜索引擎分类效果缺陷,提出了基于本体进行自动分类的元搜索引擎系统模型,阐述了主要步骤的实现思路,分析了本体在元搜索引擎自动分类中的作用。通过领域本体的语义理解,为用户提供查询概念的语义扩展,使元搜索引擎分类类目结构清晰、逻辑科学、系统,分类效果更加精确。     

个性化推荐系统的研究和实现

探索Internet的搜索技术和处理针对搜索产生的大量网络信息的个性化推荐技术。在应用中元搜索引擎能充分利用现有的网络技术和资源但需要解决各成员搜索的接口和负载均衡问题;推荐引擎需要解决分词技术、索引词权重、向量空间的相似度计算等几个关键技术。就上述问题进行了分析、评估并寻求解决的办法。在此基础上实现的一个应用于高校教学和科研工作的个性化推荐系统RCSYS,从而促使搜索和推荐技术得到广泛的应用。     

元搜索引擎的个性化调度算法

元搜索引擎的调度算法是研究如何从庞杂的独立搜索引擎中选择出与查询字串相关度最高、与用户的查询需求最贴近的合适数量的独立搜索引擎。现在,在原有的元搜索引擎调度算法基础上,提出了一种个性化调度算法。该算法根据用户兴趣类对所有独立搜索引擎进行文档分类,然后根据用户查询串所属的兴趣分类,计算出查询串与该分类下文档的相关度这一调度算法的主要影响因素,再结合成员搜索引擎的平均响应时间性能评价,返回结果数量,以及以用户反馈为基础的用户兴趣度经验,计算出独立搜索引擎的排序,从而实现个性化的调度。