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。     

带有聚类功能的个性化元搜索引擎的设计

随着英特网上信息量的迅速增长,用户想要从中找到感兴趣的信息变得越来越困难,传统的搜索引擎不能很好地解决这个问题。因此本文提出了一种带有聚类功能的个性化元搜索引擎,系统通过用户注册获得用户数据并对所有的用户进行聚类形成不同用户群病产生用户模式,搜索引擎调度模块通过用户模式来选择适合的搜索引擎进行调度得到个性化的搜索结果,再将检索到的结果进行聚类处理,返回给用户个性化的搜索结果。分析了带有聚类功能的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。     

带有聚类功能的个性化元搜索引擎的设计

随着英特网上信息量的迅速增长,用户想要从中找到感兴趣的信息变得越来越困难,传统的搜索引擎不能很好地解决这个问题。因此本文提出了一种带有聚类功能的个性化元搜索引擎,系统通过用户注册获得用户数据并对所有的用户进行聚类形成不同用户群病产生用户模式,搜索引擎调度模块通过用户模式来选择适合的搜索引擎进行调度得到个性化的搜索结果,再将检索到的结果进行聚类处理,返回给用户个性化的搜索结果。分析了带有聚类功能的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。     

基于短期记忆与遗忘系数的用户个性化建模方法研究

搜索引擎的一个标准是不同的用户用相同的查询条件检索时,返回的结果相同。为解决准确性问题,个性化搜索引擎被提出,它可以根据用户的不同个性化特征提供不同的搜索结果。然而,现有的方法更注重用户的长时记忆和独立的用户日志文件,从而降低了个性化搜索的有效性。获取用户短时记忆模型来提供准确有效的用户偏好的个性化搜索方法被广泛采用。首先,根据基于查询关键词的相关概念生成短期记忆模型;接着,基于用户的时序有效点击数据生成用户个性化模型;最后,在用户会话中引入了遗忘因子来优化用户个性化模型。实验结果表明,所提出的方法可以较好地表达用户信息需求,较为准确地构建用户的个性化模型。     

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。     

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。     

基于搜索结果的个性化推荐系统研究

搜索引擎返回的信息太多且不能根据用户的兴趣提供检索结果,使得用户使用搜索引擎难以用简便的方式找到感兴趣的文档。个性化推荐是一种旨在减轻用户在信息检索方面负担的有效方法。文中把内容过滤技术和文档聚类技术相结合,实现了一个基于搜索结果的个性化推荐系统,以聚类的方法自动组织搜索结果,主动推荐用户感兴趣的文档。通过建立用户概率兴趣模型,对搜索结果STC聚类的基础上进行内容过滤。实验表明,概率模型比矢量空间模型更好地表达了用户的兴趣和变化。     

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.