个性化搜索引擎综述

分析了现有搜索引擎的基本原理和基本分类,研究了个性化搜索引擎的概念和基本分类,最后对个性化搜索引擎的发展提出了一些建议。     

中文搜索引擎的原理及相关技术分析

本文介绍了中文搜索引擎的分类、工作原理及其相关技术,通过分析现有网络机器人相关技术、搜索引擎排序算法等技术存在的优缺点,提出了未来搜索引擎将向专业化．、个性化、区域化搜索方向发展,这对今后搜索引擎开发具有重要的理论和现实指导意义。     

网络搜索引擎的性能优化策略和相关技术

由于检索结果的不准确性,使网络搜索引擎有时难以满足用户的查询需求。因此,在传统搜索引擎技术的基础上,采用其它理论和技术来提高搜索引擎的查准率,可以对搜索引擎进行性能优化。该文提出了几种对网络搜索引擎进行性能优化的策略,并对相关的实现技术进行了探讨。根据网络资源的权威性及其与用户查询的相关性对检索结果进行排序,可以有效提高结果的准确度;通过基于概念的信息检索技术和信息的自动分类技术可以有效地对用户查询进行语义的扩充和理解,更好地满足用户需求;实现搜索引擎的个性化查询和专业化查询,也是提高搜索引擎性能的重要途径。     

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Agent的智能元搜索引擎技术研究

针对现有搜索引擎存在的问题,提出基于Multi-agent的分布式搜索引擎系统.系统采用元搜索引擎结构,利用Agent技术和基于个性化模式的信息过滤技术,使系统具有一定的智能性.通过个性化检索和分类浏览相结合的检索方式可提高搜索结果的可浏览性.结合数据库的分类和虚拟语言模型方法实现了资源选择的优化.提出基于文本/位置分析和群决策的合并算法,对搜索结果的标题和文档片断信息进行相关度分析,将文本分析与规范化的搜索结果位置信息相结合,计算文档的相关分值,最后采用基于群决策的合成方法对搜索结果进行一致性排序.试验结果表明,提出的元搜索系统具有较好的搜索效果.     

基于Internet的信息挖掘研究

传统的搜索引擎不能很好满足个性化的需求，因此如何为用户提供个性化的信息服务是计算机研究领域的热门话题。本评议针对这一情况，将MAS（Multi-Agent System)技术和信息挖掘技术引入搜索引擎领域，并结合个性化的信息挖掘模型系统对此进行研究。     

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。     

一个元搜索引擎的设计与实现

介绍了一个基于专业搜索引擎的元搜索引擎,提出了一种将专业搜索引擎与专门搜索"Invisible Web"检索工具相结合的方法。在对检索结果进行融合处理时采用建立专业词典的方法来提取主题,并进行主题分类,同时通过记录用户感兴趣的主题,为用户提供个性化服务。     

基于用户兴趣的PageRank算法改进策略

随着互联网海量信息的不断涌现,根据用户的兴趣提供相关查询结果,是现有搜索引擎要考虑的一个问题,PageRank算法是基于链接的排序算法,已在Google搜索引擎广泛应用,但其忽略了用户个性化需求。采用网页预分类技术,来表示用户查询的兴趣度,进一步提出改进传统的PageRank算法,从而能适当提高用户在使用搜索引擎方面的个性化需求。     

智能型元搜索引擎的设计与实现

研究现有元搜索引擎技术，提出了智能型元搜索引擎模型，即采用数据挖掘技术，根据独立型搜索引擎工作情况的记录，动态生成元搜索引擎的调度策略。在对各数据挖掘方法进行比较之后，选择了决策树归纳分类分析技术生成元搜索引擎调用策略，并详细介绍了调度策略的处理过程、系统评估度量的建立以及用微软最近发布的OLE DB for DM数据挖掘通用接口进行数据挖掘的具体实现。     

基于加权本体的个性化语义搜索

为了实现语义层次上的个性化搜索,建立了一个集成语义信息和用户偏好的加权本体,在此基础上给出了一个个性化搜索框架WOPS.WOPS能够在利用本体描述用户兴趣模型的同时,进一步地将本体蕴涵的语义信息应用于个性化搜索的过程中.最后通过实验证明了基于加权本体的个性化搜索的有效性.     

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。     

A novel approach of cluster based optimal ranking of clicked URLs using genetic algorithm for effective personalized web search

In this paper a novel approach is proposed for generating the optimal ranked clicked URLs using genetic algorithm (GA) based on clustered web query sessions for effective personalized web search. Experimental study was conducted on the data set of web query sessions captured in the domains academics, entertainment and sports to test the effectiveness of clusterwise optimal ranked clicked URLs for personalized web search (PWS). The results, which are verified statistically shows an improvement in the average precision of the personalized web search based on optimal ranked clicked URLs over both Classic IR and personalized web search without optimal ranked clicked URLs. Thus the effectiveness of personalized web search using optimal ranked clicked URLs is confirmed for better customizing the web search according to the information need of the user.     

支持个性化检索的User Profile研究概述

在现代搜索系统中,由于网络信息的动态性和用户兴趣的迁移性,通常的检索技术已难以满足用户的个性化需求,个性化搜索势在必行.User Profile作为描述用户兴趣和爱好的载体和手段,是个性化搜索领域的重要组成部分之一.本文论述了User Profile的创建、学习、存储、更新及其在个性化搜索系统中发挥的作用等,分析在相关反馈过程中,利用User Profile进行查询扩展的具体过程.针对向量空间模型和概率模型,分别讨论了User Profile的更新问题.最后,展望了User Profile的发展方向,得出"基于本体的User Profile是目前和将来最具潜力的方法"的结论.     

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。     

基于多语义关系的个性化查询扩展方法*

随着数字内容不断增长,信息检索技术已经不能满足不同用户对高精度信息内容获取的需求.文中提出基于多语义关系的个性化查询扩展方法,并应用于基于社会化标签的个性化搜索系统.模型使用标签-主题模型对用户兴趣模型进行建模,能够更有效地表达语义和提升搜索效果.在此基础上,进一步提出基于多语义关系的个性化查询扩展方法,利用社会化标签的多重语义特征进行扩展词的选择.在大规模真实社会化标签数据集上的实验表明,文中方法优于非个性化搜索及其它基于社会化标签系统的个性化查询扩展方法.     

个性化搜索引擎系统机制的研究

随着网络信息资源的迅速增加,个性化信息服务越来越成为信息检索领域中研究的热点,针对传统搜索引擎系统的缺点,提出了一种新型个性化搜索引擎系统的体系结构,并在此基础上给出了系统中个性化机制的相关算法,同时使用基于关键词的搜索,利用Web挖掘技术,在实现为不同用户提供不同检索结果的同时提高了个性化查询的精确度和速度,保证了全查率.     

个性化Web信息服务技术研究

网络信息快速增长使得传统信息检索技术越来越不能满足信息检索需求.个性化Web信息检索技术是解决这一难题的一个重要途径.本文讨论了个性化Web信息检索的几种关键技术,并提出了具体的用户建模流程.     

面向网络教育的个性化智能代理搜索引擎

为研究网络教育资源搜索工具的智能化,并为学生提供个性化信息服务的智能代理系统,以当前网络教育资源环境为背景,基于"概念网"和"智能搜索代理"技术,提出面向网络教育的个性化智能代理搜索引擎的设计和实现方法.该引擎可以实现关键词在概念方面的检索,比传统搜索引擎的检索精度和效率更高.     

个性化搜索引擎研究

Internet上存在大量的信息资源,如何从中获取有价值的信息一直以来是一个问题。论文在传统搜索引擎的基础上,采用Web挖掘技术,引用概念格知识,提出了个性化搜索引擎。文中分析了个性化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。