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。     

个性化搜索引擎的研究与设计

个性化搜索引擎是一种通过机器主动学习用户兴趣,并根据用户兴趣帮助用户进行信息筛选的新一代智能化搜索引擎.在对第二代搜索引擎分析的基础上,运用向量空间模型,设计并实现了一个完整的可学习用户兴趣并可动态调整的个性化搜索引擎.在应用向量空间模型的过程中对经典的相似度算法进行了改进和简化,同时对于关键词的学习与提取以及个性化计算的动态调整提出了若干有益的方法.     

基于用户动机模型的搜索引擎研究

提出一种基于用户动机模型的网络搜索引擎和一种提高用户行为模型构建效率的方案.动机模型建立于用户与搜索引擎之间,用以辅助用户检索,以达到提高搜索引擎检索效率和准确率的目的.以人类行为学为理论基础,以个性化技术为手段,从而合并相似的用户行为模型以构建用户动机模型.通过实验,验证了基于用户动机模型的搜索引擎比通用搜索引擎能更好地适应用户的需求.     

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。     

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。     

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。     

基于二级向量描述的搜索引擎个性化服务模型

本文介绍了一种搜索引擎个性化服务模型。用二级向量进行文本特征提取和用户兴趣建模,关键词向量能快速定位用户的兴趣领域,而扩展词向量能准确反映用户在该领域上的兴趣偏好。当用户提交关键词时,本系统根据学习到的用户兴趣描述模型计算词间相关度,自动增加几个个性化扩展词提交给搜索引擎,实现不同用户键入相同关键词能返回不同信息的目的。实验结果充分表明本系统应用于搜索引擎个性化服务领域的有效性和实用性。     

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。     

实体搜索综述

与传统的以网页页面集合的方式呈现搜索结果不同,实体搜索的结果是实体或实体集合,其优点是无需用户在纷杂的网页里面进行二次查找,更能提升用户的搜索体验.实体搜索的任务可以分为相关实体搜索和相似实体搜索.本文对近年来这两类任务的实体搜索技术进行综述.首先给出了实体搜索的形式化的定义,并介绍了常用的评测指标;然后对两种不同形式的实体搜索任务在两类数据源(非结构化数据集和结构化数据集)上的主要研究方法进行详细阐述和对比;最后对未来的研究内容和发展方向进行了探讨和展望.     

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。     

基于Lucene的搜索策略研究

对Lucene在搜索和索引中表现出来的特点做了研究,对基于Lucene的搜索策略做了阐述,并结合一个应用案例对搜索策略进行了说明。对于如何在分布式环境下建立强大的搜索引擎进行了探讨。     

基于深度学习挖掘用户搜索主题研究

主要研究了基于深度学习技术挖掘用户搜索主题相关的感兴趣内容。通过深度挖掘算法分析用户搜索记录、查询历史以及用户感兴趣的相关文档视为用户搜索主题数据的来源,进而挖掘兴趣主题。挖掘模型主要采用向量空间模型,将用户搜索主题模型表示成用户搜索主题向量形式。形成主题和用户兴趣关系网,用户搜索主题向量的构造过程:选择一组用户查询词,并对它们进行深度挖掘分类,最后用它们构造用户搜索主题特征向量,进而分析用户兴趣点。结合用户随着时间的变化,以及过程中有不用的搜索词,以及无关的搜索噪声词去掉,调整兴趣度,用户搜索主题需要具有更新学习机制,动态跟踪了用户兴趣变化趋势。该用户搜索主题研究过程克服了数据稀疏、类别偏差、扩展性差等缺点。实验结果表明,该模型识别用户搜索主题准确率良好。     

基于模式推荐的个性化搜索引擎研究

随着互联网的飞速发展和目前传统搜索引擎存在的各种弊端,个性化搜索引擎的出现成为了一个必然;同时随着信息过载问题的出现,个性化推荐系统也已成为了不少领域关注的热点。本文将个性化推荐系统与个性化搜索引擎相结合,将推荐模式引入个性化搜索引擎中,研究并设计一个基于模式推荐的个性化搜索引擎。     

基于Agent的元搜索引擎系统研究

阐述基于代理的元搜索引擎的系统结构和的基本概念、存在的不足,介绍代理技术以及代理的基本结构.提出基于代理的元搜索引擎的体系结构.并详细介绍系统各个组成部分.     

略论Windows7搜索功能的使用

针对目前多数用户难于掌握Win7的搜索功能,介绍了Win7中新的索引搜索模式及使用方法,讨论了Win7搜索条件的类型与格式,给出了构造Win7搜索条件的具体方法,对搜索方式的优化、使用自然语言搜索、删除搜索记录等也做出说明。     

基于Ontology的语义检索技术

基于Ontology的语义检索是建立在语义网的基础上的检索技术。与传统的检索技术相比,它能提高检索的精度和覆盖率,减少了不相关的返回结果。文章首先介绍了语义网和Ontology的基本概念及如何创建基于Ontology的语义网,然后详细讨论了基于Ontology的语义检索的基本思想,基本结构及语言,最后描述了基于Ontology语义检索的应用系统,并分析了基于Ontology语义检索技术下一步的发展方向。     

采用捕鱼策略的优化方法

引入一种采用渔夫捕鱼策略的新的优化方法。该优化方法主要采用移动搜索、收缩搜索和加速搜索三种搜索技术。设初始时在搜索域中随机分布有若干个点,每个点看作一个“渔夫”,每个“渔夫”通过移动、收缩和加速三种搜索方式在搜索空间中独立开展寻优活动,以搜寻全局的最优解或最优点。测试结果表明,该算法具有较好的全局搜索能力,因而该优化方法是有效的和可行的。