共查询到10条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
2.
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. 相似文献
3.
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. 相似文献
4.
针对个性化搜索的三个关键问题:用户信息搜集,用户信息库的动态更新与个性化检索算法,探索性地提出了基于Ajax用户行为跟踪方案,以会话为单位动态更新用户行为信息库策略与加入用户文档的向量空间检索模型,在此基础上设计并实现了个性化搜索引擎实验系统。 相似文献
5.
个性化搜索引擎的研究与设计 总被引:4,自引:1,他引:3
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. 相似文献
6.
基于搜索历史的用户兴趣模型的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种新的基于搜索历史的用户兴趣模型,目的是解决现有搜索引擎很难考虑用户兴趣来实现用户个性化搜索以及用户兴趣很难更新的问题。提出了基于搜索历史的用户兴趣的表达方法和自动隐式学习算法。全面地描述了用户兴趣模型的建立及通过自动隐式学习算法不断更新、优化模型的处理过程,并给出了对模型的评价标准。 相似文献
7.
基于搜索历史的用户兴趣模型的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种新的基于搜索历史的用户兴趣模型,目的是解决现有搜索引擎很难考虑用户兴趣来实现用户个性化搜索以及用户兴趣很难更新的问题。提出了基于搜索历史的用户兴趣的表达方法和自动隐式学习算法。全面地描述了用户兴趣模型的建立及通过自动隐式学习算法不断更新、优化模型的处理过程,并给出了对模型的评价标准。 相似文献
8.
9.
针对传统个性化推荐系统用户兴趣模型创建和更新的不足,无法准确地感知用户特定背景下的语义信息和用户兴趣随着时间的变化,基于用户兴趣本体提出一种新用户兴趣模型,并通过激活扩展理论描述该用户兴趣模型的更新算法。同时,改进了推荐算法,结合协同过滤进行个性化推荐。实验结果表明,该模型能够有效反映用户兴趣,新的推荐算法在MEA、多样性、冷启动处理、稳定性方面都具备很高的性能。 相似文献