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因特网的飞速发展,网络资源呈爆炸式的增长。信息检索是人们上网的主要目的之一。目前的信息检索领域有许多检索方法与检索工具,为用户检索信息提供了许多途径。但如何利用搜索引擎实现更快更精确的搜索已经成为这一领域的研究热点。在研究现有的几种搜索引擎的基础上,提出了一种基于用户行为聚类的搜索引擎。通过分析不同的用户行为将搜索用户聚类成不同的用户组,为每组用户返回其喜欢的结果,优化查询结果。 相似文献
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《计算机应用与软件》2014,(8)
农业领域本体的构建将为农业垂直搜索引擎提供知识组织基础。在对本体构建技术进行深入研究的基础上,设计实现基于文献的农业领域本体构建方法。使用Web数据抽取技术获取农业文献,通过对文献分词和清洗,自动提取领域概念,并用关联分析和改进的层次聚类发现领域概念间关系,构建农业领域本体。通过实验验证,该方法提高了领域概念间关系聚类效果和领域本体构建效果。最后加以应用实施,实现了基于本体的农业垂直搜索引擎。 相似文献
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基于模糊概念图的文档聚类及其在Web中的应用 总被引:12,自引:0,他引:12
随着World Wide Web上数据量的日益庞大,现有的搜索引擎已经不能满足用户日益增长的需求.利用数据挖掘技术,提高搜索效率,实现了查询的用户化.首先提出了模糊概念图的模型来描述词语间的关系,然后在聚类过程中引入概念知识,提出了基于模糊概念图的文档聚类算法,通过分析用户的浏览行为发现兴趣模式.在上述技术的基础上,给出了一种用户化的智能搜索系统的实现策略,通过分析概念间的关系和用户的兴趣模式,评价超链/文档和查询的相关程度,从而帮助用户得到更准确的信息. 相似文献
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基于聚类算法的个性化搜索研究 总被引:1,自引:0,他引:1
搜索引擎的出现使得用户从信息爆炸性增长的互联网上获取所需的信息成为可能,个性化搜索引擎的研究使搜索结果尽可能满足不同用户的信息需求。文中提出了一种基于改进的DBSCAN算法的个性化搜索方法,在全文搜索包lucene与开源搜索引擎Nutch的基础上,实验证明该方法改善了聚类的结果,提高了用户搜索的准确率。 相似文献
7.
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。 相似文献
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基于搜索结果的个性化推荐系统研究 总被引:1,自引:0,他引:1
卫琳 《计算机技术与发展》2007,17(9):65-67,70
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,对搜索结果跚℃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。 相似文献
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搜索引擎返回的结果太多且不能根据用户的兴趣提供检索结果是当前较受关注的问题。把用户兴趣模型和STC聚类算法相结合,提出了改进的STC算法,并提出个性化推荐的策略和兴趣描述更新的方法,实现了一个基于搜索结果的个性化推荐系统(SRPRS)。SRPRS基于改进的STC算法自动组织搜索结果,帮助用户利用主题的方式发现所需的资源。通过实验,分析了SRPRS系统的聚类特性和时间特性。针对搜索引擎的列表显示结果,SRPRS系统在快速查找用户感兴趣的文档上有较好的性能。 相似文献
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为有效地弥补全文搜索引擎的不足,提出了一种动态求解的最优密度聚类算法并加以实现.该算法构造了一颗簇关系树,将两种典型聚类算法:密度聚类算法DBSCAN和层次聚类算法BIRCH进行有效结合,对聚类参数ε进行动态求解,以达到参数ε的最优.与其它文本聚类算法相比,该算法的查询结果与用户感兴趣的主题相关度较大,对具有二义性的关键词有较高的查准率,能有效提升搜索引擎的查询效率,加快用户搜索信息的速度. 相似文献