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| 利用服务器日志优化搜索引擎 | |
| 引用本文： | 杨大全,王斓樾. 利用服务器日志优化搜索引擎[J]. 沈阳工业大学学报, 2008, 30(1): 94-97 |
| 作者姓名： | 杨大全 王斓樾 |
| 作者单位： | 沈阳工业大学,信息科学与工程学院,沈阳,110023 |
| 摘 要： | 随着因特网信息量的日益增长，网络用户对搜索引擎的功能、智能化程度和检索结果有了更高的要求，希望搜索引擎能够提供更为准确、可靠与符合其个性化需要的检索结果.对支持向量机(SVM)分类基本原理进行深入细致的研究，发现SVM算法可以用来学习文档检索函数且效果显著；探讨了如何利用改进的SVM算法根据用户行为日志中的用户兴趣学习更新检索函数.利用现有技术构建了一个搜索引擎，验证结果表明，该算法能够分析站点用户行为的共性，得到满足用户需求的检索函数. |
| 关 键 词： | 支持向量机 分类 行为日志 检索函数 搜索引擎 用服务器 用户行为日志 优化 搜索引擎 server search engine 用户需求 分析 检索结果 验证 技术构建 文档检索 用户兴趣学习 改进 利用 效果 函数 算法 发现 研究 |
| 文章编号： | 1000-1646（2008）01-0094-04 |
| 收稿时间： | 2007-06-30 |
| 修稿时间： | 2007-06-30 |
Optimizing of search engine using server log |
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| YANG Da-quan,WANG Lan-yue. Optimizing of search engine using server log[J]. Journal of Shenyang University of Technology, 2008, 30(1): 94-97 | |
| Authors: | YANG Da-quan WANG Lan-yue |
| Abstract: | |
| Keywords: | support vector machine classification user behaviors log retrieval function search engine |
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