本文關(guān)鍵詞：基于標簽的個性化信息檢索方法研究

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【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和Web2.0的普及，網(wǎng)絡(luò)信息資源的激增預(yù)示著大數(shù)據(jù)時代的來臨。搜索引擎的出現(xiàn)在一定程度上為用戶在海量的網(wǎng)絡(luò)信息資源中檢索其需要的信息提供了方便，然而傳統(tǒng)的基于關(guān)鍵字匹配的搜索引擎因在檢索時缺乏對用戶偏好的考慮，使得用戶檢索相同關(guān)鍵詞時返回相同的檢索結(jié)果，且隨著信息量的增加，其返回的結(jié)果集不夠精練，與用戶需求偏差大，個性化服務(wù)水平偏低，已經(jīng)不再適應(yīng)大數(shù)據(jù)時代信息檢索要求。因此，如何依據(jù)用戶偏好將精確的、個性化的信息檢索出來成為目前信息服務(wù)領(lǐng)域研究的重點。 作為Web2.0技術(shù)的代表，標簽技術(shù)在國內(nèi)外都得到了廣泛的應(yīng)用。針對現(xiàn)有的基于標簽的個性化信息檢索方法中標簽語義模糊、檢索質(zhì)量差、檢索效率低等問題，本文提出了一種基于標簽的個性化信息檢索方法，在一定程度上解決了標簽語義模糊問題，并提高了檢索質(zhì)量和檢索效率，是個性化信息檢索方法的有益補充，也在實際中為用戶檢索信息提供了一條有效途徑，具有較強的理論意義和現(xiàn)實意義。首先提出利用標簽的多特征性對網(wǎng)絡(luò)資源進行描述，，并依據(jù)擴展規(guī)則和語義樹對標簽進行擴展；然后使用改進的相似度算法和聚類算法對用戶標簽進行聚類和主題選取，并對標簽進行擴展得到用戶模型；最后，利用標簽的多特征性對資源和用戶模型進行匹配，先進行主題匹配，對資源進行初步篩選，再進行標簽匹配，根據(jù)匹配值選取Top N個資源作為最終的檢索結(jié)果返回給用戶。 本文首先確定了基于標簽的個性化信息檢索服務(wù)的背景和相關(guān)理論，為本文的后續(xù)研究工作奠定了基礎(chǔ)；然后詳細介紹了所提出的基于標簽的資源和用戶模型描述方法，和基于標簽的資源和用戶模型的匹配方法；通過實驗對比分析，證明本文所提的基于標簽的個性化信息檢索方法在檢索質(zhì)量和效率上都有一定的提高；最后對本的研究工作進行了總結(jié)，指出不足的地方，并對未來的研究工作進行展望，提出進一步的研究方向。
【學(xué)位授予單位】：遼寧大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP391.3

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本文編號：1152665