搜索引擎与用户评价系统的整合

为了提供更具可信度的搜索结果以及更高的用户满意度,一个可行的方案是在现行的搜索;引擎的架构上引入用户评价系统。经过改良后的搜索引擎在对搜索结果进行排序时应该不仅仅考虑网址指向因素。同时应该考虑用户评价因素。采用的用户评价系统应该对所有使用者开放,界面应该尽量简单,同时应该对不同的评价给予不同的权重。     

基于用户反馈的搜索引擎排名算法

以Web 2.0中用户行为作为研究对象,通过发掘用户反馈方式,提出用户反馈分值的概念,对用户反馈影响搜索结果排名的具体方法以及相应实现进行研究,提出了一种基于神经网络的网页排序算法。该算法引入BP神经网络模型,根据用户反馈分值选择样本训练神经网络。将传统搜索结果输入到经过训练的神经网络进行计算,根据计算出的结果所表示的网页相关性强弱判断后进行二次排序。该算法利用了神经网络具有的模式识别能力,有效地将用户反馈和搜索引擎结合起来,使得搜索结果更加符合用户的搜索要求。     

基于中文搜索引擎网络信息用户行为研究*

为了更好地理解中文搜索用户的检索行为,首先建立一个搜索引擎选择平台,主要是用来生成研究中所需的日志文件;然后从中英文用户的搜索行为差异的角度出发,对日志文件进行深入研究,包括各中文搜索引擎使用率比较以及中文用户输入查询行为的一些规律等。研究结果表明,对准确地评测搜索引擎检索的效果以及未来中文搜索引擎设计的改进都有较好的指导意义。     

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.     

元搜索引擎研究

1 引言从早期的ARPANet,到目前的Internet,互联网的技术与应用都在超常规飞速发展。互联网上的信息也越来越多,因此迫切要求一种信息检索工具。1991年,XWAIS提供了一个界面友好的信息搜索系统,但是这个系统要求很特殊的文件格式。在同一年出现了另外一个信息检索系统GOPHER,GOPHER一时成     

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。     

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。     

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。     

使用搜索引擎的另类技巧

要求搜索结果包含两个关键词 Google搜索引擎支持通过多个关键词进行搜索，其含义为：要求搜索结果中包含每一个关键词。使用多关键词时，各关键词之间要留一个空格。使用多关键词比使用单一关键词搜索的结果更加精确。     

因特网搜索引擎评价系统

因特网搜索引擎的评价对因特网用户十分重要,但目前还缺乏很科学的评价方法。本文根据系统工程的根本思想,对此进行了初步探讨,并且利用层次分析法对各指标的权重进行了计算,提出了因特网搜索引擎评价指标体系,建立了一个搜索引擎评价模型。     

基于用户的Web元搜索引擎调度改进

本文首先介绍了传统搜索引擎的基本原理及结构,指出了传统搜索引擎存在的不足,然后介绍了元搜索引擎的定义、运作机制及其发展的方向,在此理论的基础上提出了新一代元搜索引擎基于用户的调度改进理念,实验表明,该改进提高了用户的检索效率和质量。     

一种基于聚类和用户行为分析的搜索引擎结果优化方法

在研究传统搜索引擎的基础上,提出了一种改进的元搜索引擎模型及一种基于聚类和用户行为分析的查询结果优化方法,最后通过对比优化前后用户的满意度验证了该方法的可行性。     

搜索引擎的工作原理和发展趋势

搜索引擎是一种能够通过Internet接受用户的查询指令,并向用户提供符合其查询要求的信息资源网址的系统;是网络信息检索的首选工具.目前,各类搜索引擎层出不穷,市场发展需求巨大.因此对搜索引擎技术的研究是很有意义的.本文着重分析了搜索引擎的工作原理以及目前搜索引擎存在的问题,并为解决相关问题提出发展新的搜索引擎模式的建议.     

浅介几种常用搜索引擎的选择比较

搜索引擎自动从英特网搜集信息,经过一定整理以后,提供给用户进行查询。英特网上的信息浩瀚万千,而且毫无秩序,工作需要搜索技术文档、客户信息;购物需要搜索商品信息和指南;娱乐需要搜索相关背景资料和图片。搜索已经变得无处不在,而搜索引擎则相应的成了工作和生活中的一个必备工具。     

搜索引擎检索系统质量评估

搜索引擎检索系统的质量评估对传统信息检索系统评估带来了新的研究问题．利用Tiangwang搜索引擎查询日志,按类别构造评估查询集,用人工判别相关性的方法对3个搜索引擎进行了检索质量评估．实验用InfoMall系统提供的历史网页服务消除不同搜索引擎搜集系统收集网页集合的差异,得到如下结论：①评测员之间的差异很大,但评估实验结果保持稳定;②使用连续型的相关度评分以及对应的评估指标比二元相关度评分及指标具有更好的区分能力;③使用50左右规模的查询集合和DCG这样的连续型评估指标可以有效进行评估实验．     

基于用户特性的搜索引擎查询结果缓存与预取

针对搜索引擎查询结果缓存与预取问题,与传统的基于查询特性相关的方法不同,提出了一种基于用户特性的缓存与预取方法,用于提高搜索引擎系统性能,尤其针对部分用户效果更显著。通过对国内某著名商业搜索引擎用户的查询贡献分析得出,用户对搜索引擎的贡献具有长尾分布特性,结合该特性设计查询结果预测模型来进行预取和分区缓存。在该搜索引擎两个月的大规模真实用户查询日志上的实验结果表明,与传统的基于查询特性的典型方法相比,该方法可以获得3.03%~4.17%的命中率提升,对于查询贡献最大的0.25%的用户群体,可以获得20.52%~28.2%的命中率提升。     

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。     

浅析搜索引擎原理及使用技巧

介绍了搜索引擎的工作原理和特点,简述了搜索引擎的分类及搜索引擎的技术发展趋势。主要针对搜索引擎使用方法和技巧进行讨论。