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基于用户兴趣的个性化搜索引擎的设计 总被引:1,自引:0,他引:1
建立了个性化条件下的用户兴趣模型。该模型借助于对用户自身信息和其他用户访问信息的挖掘,得到用户兴趣向量,并以此对检索结果进行过滤,从而使用户得到的检索结果能够满足用户个人爱好。最后,本文应用该模型设计了一个个性化搜索引擎系统。 相似文献
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个性化搜索引擎中用户模型智能调整算法的研究 总被引:11,自引:0,他引:11
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。 相似文献
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个性化元搜索引擎模型的研究与设计 总被引:1,自引:0,他引:1
随着人们对搜索的效率和信息检索质量要求的不断提高,传统的搜索引擎已不能很好地满足人们的需求。为了解决这个问题,本文介绍元搜索引擎技术和个性化技术,并且结合两者重点研究个性化元搜索引擎模型,包括个性化元搜索引擎系统总体架构、用户兴趣模型的基本结构以及个性化元搜索引擎对信息采集处理的流程。个性化元搜索引擎有一定的应用和实用价值。 相似文献
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针对个性化图像检索的语义鸿沟问题,提出了一种新的用户兴趣模型的构建方法。将用户兴趣模型分为长期兴趣和短期兴趣:用户的短期兴趣由图像的低层特征映射得到;用户的长期兴趣经过推理机推理,将短期兴趣映射为高层语义得到,从而弥补语义鸿沟。实验结果表明,经过用户兴趣模型过滤的图像检索结果符合用户的个性化要求,相比已有方法在查准率和查全率上取得了明显的改善。 相似文献
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个性化检索服务已成为提高信息检索查准率的有效途径。论文针对用户兴趣模型的构建,在传统TFIDF算法的基础上,提出了一种基于文档结构和网页兴趣权重的TFIDF算法,并给出了用户兴趣模型的更新算法。实例分析表明,基于该文算法的用户兴趣模型能够改善用户兴趣的捕获情况。 相似文献
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针对新闻推荐系统中用户兴趣模型构建与用户兴趣漂移问题,提出了一种面向新闻推荐的用户兴趣模型构建与更新方法。首先采用向量空间模型与bisecting K-means聚类算法构建了原始用户兴趣模型;然后以艾宾浩斯遗忘曲线为基础构造了遗忘函数,并以此对用户兴趣模型进行时间加权,从而达到对用户兴趣模型更新的目的。实验以基于用户的协同过滤推荐、基于物品的协同过滤推荐为baseline,实验结果表明所构建的原始用户兴趣模型推荐性能更优,在◢F◣值上提升了4%,更新后的模型与原始模型相比◢F◣值提高了1.3%。 相似文献
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个性化推荐服务中用户兴趣模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出了一种利用用户浏览页面集的内容信息和浏览行为信息,隐式地创建用户兴趣描述文件的方法。通过对用户浏览的web页面进行兴趣度分析,并与对用户浏览网页时的浏览行为分析相合,得到了用特征矩阵表示的用户兴趣模型。并采用层次聚类算法和k-means聚类算法相结合的综合聚类算法进行聚类,得到用兴趣分类树表示的用户兴趣模型。由于采用的是隐式创建用户描述文件的方法,减少了因用户参于而带来的系统噪声,保证了所创建的用户兴趣模型的准确性。 相似文献
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设计了一个兴趣学习模型,用户兴趣描述结合了短期兴趣和长期兴趣,并采用了基于遗传算法的兴趣更新策略。为了更全面地评价用户兴趣,引入了权值、文档兴趣度和遗忘因子。其中文档兴趣度利用遗传算法和BP神经网络算法得到,以便更加准确地反映用户兴趣。实验结果表明,该方法所得到的用户兴趣,其满意度在80%以上。 相似文献
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在对用户兴趣模型探讨的基础上,提出了一种基于概念的用户兴趣模型,用于区别用户兴趣的大小.讨论了基于链接的查询聚类算法,并针对该算法的不足提出了一种基于概念的聚类算法,该算法根据用户兴趣模型建立查询-概念二分图,然后计算图中查询顶点间的概念相似度,并将概念相似度最高的查询顶点进行合并以实现聚类.设计实现了一个基于Web数据挖掘的个性化搜索引擎系统,对系统的个性化查询进行了测试,并对比分析了链接聚类和概念聚类的实验结果. 相似文献
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搜索引擎发展到今天,个性化搜索一直是热门的研究方向之一,而基于用户兴趣库的个性化研究方向是研究基础。针对个性化搜索,结合用户兴趣和用户搜索实时需求提出交互式搜索,专业的垂直搜索和在排序过程中利用截断计算,并提出相应的个性化因子。 相似文献
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彭耶萍 《数字社区&智能家居》2009,(20)
个性化检索系统通过收集和分析用户信息来学习用户的兴趣和行为,从而实现对用户的个性化的信息推荐服务。而用户兴趣模型正是用户和兴趣的信息模型,用户兴趣模型直接影响到个性化的信息服务。 相似文献
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本文充分考虑到移动设备的特点,对移动环境下用户兴趣模型的建立和更新方法进行了详细论述。通过爬取用户已下载浏览的WAP页面,分析用户对Wap页面的兴趣度,挖掘用户兴趣。基于ODP建立用户兴趣领域本体,采用基于领域本体的加权关键词用户兴趣表示方法。该模型能准确描述移动用户的兴趣及其动态变化过程,为移动个性化服务打下基础。 相似文献