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。     

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。     

基于数据挖掘的网络教学个性化查询

在个性化网络教学模式中个人信息的查询方法的研究中,针对目前的网络教育模式所采用的网络资源数据库模式单一,不具备智能化特性的弱点,为满足学生学习的个性化需求,分析了个性化搜索引擎模型以及个性化检索关键技术的实现,提出对搜索引擎的结果进行相关度排序、减速结果聚类和相关度反馈的方法,构建了基于数据挖掘的网络教学个性化信息查询系统,给出了系统的实现模式.仿真结果表明,个性化教学资源库系统中信息查询的实现模式能够较好的满足学习者的个性化需求.     

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。     

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。     

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。     

个性化元搜索引擎模型研究

在分析了传统搜索引擎以及现有元搜索引擎不足之后,提出了基于Agent的个性化元搜索引擎模型,与传统的元搜索引擎系统相比改进了系统的运行效率,同时给出了基于用户反馈的个性化QR-加权重排序算法,将检索结果的排序质量以及文档的相关度在重排序中加以考虑,与传统的线性重排序算法相比提高了查询的准确程度。     

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。     

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。     

企业搜索引擎个性化排序方法

针对传统搜索引擎“面向检索”而非“面向用户”的缺点, 将个性化服务思想引入到企业搜索引擎排序中, 对其关键技术即用户兴趣建模进行了研究, 将模型用于查询扩展及排序中, 并为企业搜索引擎设计基于用户兴趣的个性化排序方法, 能为不同用户的同一检索请求提供不同的检索结果列表. 通过将研究用于油田企业搜索引擎的实验证明, 本研究能有效地提高企业搜索引擎检索精确度及满足用户的个性化检索需求, 并具有较好的自适应能力.     

一种个性化查询扩展方法

针对当前主流web搜索引擎存在信息检索个性化效果差和信息检索的精确率低等缺点, 通过对已有方法的技术改进, 介绍了一种基于用户历史兴趣网页和历史查询词相结合的个性化查询扩展方法。当用户在搜索引擎上输入查询词时,能根据学习到的当前用户兴趣模型动态判定用户潜在兴趣和计算词间相关度,并将恰当的扩展查询词组提交给搜索引擎,从而实现不同用户输入同一查询词能返回不同检索结果的目的。实验验证了算法的有效性,检索精确率也比原方法有明显提高。     

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。     

个性化高效元搜索引擎的设计与实现

介绍了一个高效的元搜索引擎系统SMS(Smart Meta Searcher),采用检索实例知识库对用户的检索意图进行推理,同时给出一套独特的星级排行评价策略,通过用户行为分析技术为用户提供个性化信息检索服务,以及其在未来搜索引擎个性化、智能化、专业化和多媒体搜索的发展方向所做的探索工作。     

Exclusively Your’s: Dynamic Individuate Search by Extending User Profile

A universal search engine is unable to provide a personal touch to a user query. To overcome the deficiency of a universal search engine, vertical search engines are used, which return search results from a specific domain. An alternate option is to use a personalized search system. In our endeavor to provide personalized search results, the proposed system, Exclusively Your’s, observes a user browsing behavior and his actions. Based on the observed user behavior, it dynamically constructs user profile which consists of some terms that are related to user's interest. The constructed profile is later used for query expansion. The goal of research work in this paper is not to provide all the relevant results, but a few high quality personalized search results at the top of ranked list, which in other words means high precision. We performed experiments by personalizing Google, Yahoo, and Naver (widely used search engine in Korea). The results show that using Exclusively Your’s, a search engine yields significant improvement. We also compared the user profile constructed by the proposed approach with other similar personalization approaches; the results show a marginal increase in precision.     

一种长短期兴趣结合的个性化检索模型

个性化信息检索针对用户个人兴趣优化文档排序,被认为是改善用户检索体验的一种有效途径。为提高个性化检索模型的检索性能,该文提出了一种将用户的长短期兴趣结合的通用方法,利用用户长期兴趣和短期兴趣对查询模型进行改进。大规模真实搜索日志数据上的实验结果显示,利用长短期兴趣能够获得准确表达信息需求的查询模型,相对于传统的个性化检索模型取得了更好的效果。
     

面向P2P的个性化搜索引擎的探讨

P2P个性化搜索引擎将有效提高查询深度,更进一步提高查全率及查准率。该文在明确搜索引擎意义的基础上,探讨分析了P2P个性化搜索引擎的架构设计及包结构设计,并借助于JAVA工具实现引擎中所涉及的关键功能。