本文關鍵詞：基于用戶興趣模型構建與個性化搜索算法研究

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【摘要】：為準確有效地識別出用戶感興趣的信息,該文構建了一個簡單的基于用戶興趣模型的個性化搜索系統(tǒng)。該系統(tǒng)借助開源搜索引擎Nutch和Solr全文搜索服務器挖掘用戶的瀏覽數(shù)據(jù)和點擊行為,設計基于用戶點擊行為的個性化Page Rank算法,實現(xiàn)了面向用戶的個性化搜索。實驗過程中,通過和未使用個性化搜索算法的系統(tǒng)比較,實驗結果得出:基于用戶興趣模型構建的個性化搜索系統(tǒng)會根據(jù)用戶興趣模型和個性化搜索算法對搜索的結果進行優(yōu)化和排序,能更加注重用戶的興趣體驗,可以提高搜索引擎的準確度,使用戶對查詢結果更加滿意。
【作者單位】： 西南大學計算機與信息科學學院;
【關鍵詞】： 用戶興趣模型 個性化搜索 動態(tài)更新策略
【分類號】：TP391.3
【正文快照】： 1概述隨著Internet技術的快速發(fā)展,人們通過Internet可以快速、便捷地獲取大量信息。然而,目前存在的搜索引擎仍然存在同步性差、檢索方式單一、信息服務方式被動等不足,沒有考慮到不同的用戶有著各自的興趣愛好,使查詢結果不能根據(jù)不同用戶進行優(yōu)化,而個性化搜索可以幫助用戶

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本文編號：1070623