基于主题元搜索的结果整合算法研究

当前存在的元搜索查询方法不够精确,为了解决这一问题,建立了主题元搜索模型,提出了一种基于主题信息与相关度相结合的结果整合算法。该算法综合考虑了主题信息与成员搜索引擎之间的相关度,主题信息与查询结果之间的相关度,查询词与查询结果的相关度,以及查询结果的重复度、位置等诸多因素。实验表明,该算法能够很好地把用户最关心的结果排在查询结果集的前面,提高了查准率。     

个性化元搜索结果整合算法的研究

针对当前元搜索引擎存在的问题,提出一种个性化元搜索结果整合算法。首先对成员搜索引擎根据相应条件设定权值,对各成员搜索引擎得到的搜索结果按贡献量加权分块排序,根据用户检索词条与兴趣库和元搜索结果的文本相关度对块内搜索结果进行整合排序。实验结果表明,该算法能够满足不同用户的个性化需求,在保证了搜索结果查全率的同时提高了查准率,很大程度上改善了用户检索效果和效率。     

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。     

基于用户兴趣的个性化搜索系统研究

针对目前常用搜索引擎在查询时返回结果数量巨大且杂乱无章的现象,在Web客户端为实现对用户的个性化信息服务设计了一种基于用户兴趣的搜索系统。利用用户的兴趣对于用户提出的搜索条件进行处理,再通过常用的搜索引擎进行查询,并将得到的结果进行二次排序,同时通过反馈信息不断更新用户的兴趣,以满足用户不断变化的需求。实验证明这样在保证了查全率的基础上,提高了查准率,从而提高了搜索效率。     

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.     

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.     

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.     

元搜索引擎结果集成算法

对于元搜索引擎的集成方法有很多,但是多数只考虑到客观因素,而没有考虑到用户因素。不管生成的结果在数据上有多么好,只有用户在最靠前的位置找到自己需要结果的集成方法,才是好的算法。本篇文章介绍了一种新算法,该算法在考虑到用户所查询条目同独立搜索引擎返回结果的相关性和搜索引擎数据库的影响因子的情况下,加入了用户反馈因素。用户反馈因素的加入使得该算法产生的结果更贴近用户的需要,可以根据用户对所搜索出来的结果的关注程度来调整结果的排序,使排序的结果更加优化。     

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。     

元搜索引擎及其关键技术

元搜索引擎是建立在其他独立搜索引擎之上的搜索引擎,通过对多个成员搜索引擎的调度。然后把结果进行融合返回给用户。本文介绍了元搜索引擎的体系结构和工作流程,并重点研究了元搜索引擎的几个关键技术,包括查询转换、成员搜索引擎的调度、结果如何融合和用户反馈技术。     

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。     

搜索引擎个性化排序因子研究

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。     

个性化元搜索引擎模型的研究与设计

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。     

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.     

基于关联规则挖掘的垂直元搜索引擎研究

针对目前全文搜索引擎中存在的查准率较低、不能充分满足专业用户对搜索引擎的搜索需求的问题,设计一种基于元搜索技术的垂直搜索引擎系统结构。利用关联规则挖掘用户关注度较高的信息,提取这些信息中与关键词相关的隐形关键词,并用于扩展搜索。设计基于多关键词组搜索的改进的元搜索引擎位置排序算法。实验结果表明,与以前搜索引擎系统相比,该系统的专业相关度有了一定提高。     

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。     

基于主题树的个性化元搜索引擎

针对元搜索引擎在个性化处理上的不足,提出了主题树的方法,把用户的查询映射到主题树上并返回相关查询,比较准确地表达了不同用户的检索需求。根据用户的浏览行为提出了准确度偏差,用户满意度的评价公式,以用户为中心反映排序是否符合用户的需要。结果排序时不仅考虑了页面的标题、摘要和用户查询的相关性,也考虑了各成员搜索引擎的原来的排序信息以及关键词出现的个数和位置。实验结果表明,该方法有效地提高了元搜索引擎的结果排序能力和个性化处理能力,结果的显示顺序基本符合用户的需要。     

多智能体在元搜索引擎中的应用研究

随着网络信息的指数增长和用户对检索质量要求的日益提高,传统搜索引擎的查全率和准确率都开始下降,已无法满足用户信息检索的需求。该文从搜索引擎技术的概念入手,分析了元搜索引擎和多智能体的基本原理,并利用多Agent系统自治智能和分布协同的特性．提出了基于多智能体的元搜索引擎。     

基于用户兴趣三维建模的个性化推荐算法

针对推荐系统中用户的个性化需求,提出一种基于用户兴趣三维建模的个性化推荐算法.通过分析用户行为数据,从兴趣广度、兴趣深度和兴趣时效3个角度分析用户的兴趣构成,对用户兴趣进行三维建模,并在此基础上,逐步添加维度,设计用户之间兴趣相似度的三级计算方法.在真实推荐系统数据集上的实验结果表明,用户兴趣三维模型比一维模型、二维模型更能准确地表征用户兴趣,基于用户兴趣三维建模的个性化推荐算法能够提高个性化推荐的准确率.