【摘要】：在高校圖書館數(shù)字資源迅猛增長的今天,信息檢索服務作為圖書館對外核心業(yè)務,它向外提供有序和有效的資源。圖書館這種典型的企業(yè)級搜索引擎,有著安全保密、權限等特點,大部分系統(tǒng)數(shù)據(jù)只能通過專業(yè)的企業(yè)搜索引擎提供給特定用戶。圖書館檢索系統(tǒng)雖然發(fā)展迅速,但傳統(tǒng)的基于關鍵詞的檢索系統(tǒng)仍有很多不足之處,主要表現(xiàn)在以下三個方面:1.不夠智能。用戶在不能清楚描述檢索關鍵詞或?qū)﹃P鍵詞把握不準確時,搜索系統(tǒng)返回的結(jié)果與用戶的真正需求相差甚遠,用戶很難得到想要的結(jié)果;2.不夠準確。經(jīng)過關鍵詞搜索后,搜索結(jié)果數(shù)量大,達不到信息有效過濾的目的;3.不具備個性化。單一的搜索結(jié)果體現(xiàn)不出用戶的興趣偏好和真正需求,致使大部分的無益信息需要逐一排除,造成時間和精力上的浪費。本文針對上述問題展開研究,具體研究內(nèi)容如下:第一,分析和研究了搜索引擎的基本結(jié)構(gòu)和原理。深入研究中文分詞技術和排序技術。選取合適的中文分詞技術方案,改進排序算法。第二,分析和研究了以協(xié)同過濾算法為代表的多種個性化推薦系統(tǒng)。通過收集挖掘用戶歷史行為記錄,抽取用戶的興趣喜好模型,并應用于個性化推薦系統(tǒng)。第三,基于Lucene的排序技術和個性化推薦結(jié)果,重新對檢索結(jié)果排序,實現(xiàn)了對某高校傳統(tǒng)的圖書館搜索系統(tǒng)的優(yōu)化。
【圖文】：

圖 3.5 用戶-圖書評分矩陣示例推薦，其實現(xiàn)的過程如下：首先對近鄰用戶數(shù)陣的基礎上，對目標用戶未評分的相似圖書行求解的過程中，使用最為廣泛的用戶相似 修 正 余 弦 相 似 度 (adjusted cosine) 和 皮larity)三種計算方法。本文算法在度量用戶間似度來計算,Pearson 相關系數(shù)用來描訴兩組關）到-1（強負相關）。 A, B =Ru ,A RA× Ru ,B Ru ∈UBA ,BRu ,A RA2u ∈UA ,B× Ru ,B RB2u ∈UA ,B 表示用戶，而且二者之間的關系為A,B∈ U ，u,AR 與u,BR 分別表示用戶 A 與 B 對圖書

搜索“python”前20項結(jié)果
【學位授予單位】：東北石油大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP391.3

【參考文獻】

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本文編號：2617441