為提高搜索引擎相關(guān)排序算法的搜索結(jié)果相關(guān)度低下問題,因此提出基于用戶日志分析的搜索引擎相關(guān)排序算法優(yōu)化研究。通過構(gòu)建搜索引擎排序算法的向量空間檢索模型來預(yù)估排序算法迭代向量,按照用戶關(guān)注點的不同進行迭代向量分類集合計算,以便求出用戶興趣向量,進行用戶興趣搜索分類,最后由于受分類影響降低了排序結(jié)果相關(guān)度較低的網(wǎng)頁點擊率,因此引入時間反饋因子優(yōu)化迭代排序計算。經(jīng)實驗證明,基于用戶日志分析的搜索引擎相關(guān)排序算法有效提高了搜索結(jié)果的相關(guān)性,因此具有更強的排序能力。 

【文章來源】：電腦知識與技術(shù). 2020,16(18)

【文章頁數(shù)】：3 頁

【文章目錄】：
1 基于用戶日志分析的搜索引擎相關(guān)排序算法設(shè)計
    1.1 超前預(yù)測搜索引擎排序算法迭代向量
    1.2 結(jié)合迭代向量集完成對用戶興趣搜索結(jié)果分類
    1.3 優(yōu)化迭代排序計算
2 實驗驗證
    2.1 實驗設(shè)計
    2.2 實驗結(jié)果分析論證
3 結(jié)束語


【參考文獻】：
期刊論文
[1]中國大學(xué)生的網(wǎng)絡(luò)使用:基于大規(guī)模日志分析的模式識別新方法[J]. 嚴承希,王軍,王珂.  圖書情報工作. 2019(14)
[2]移動購物用戶信息瀏覽特征及對購買的影響研究——基于移動電商APP點擊流日志的分析[J]. 周翔,張鵬翼,王軍.  數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn). 2018(04)
[3]知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)與通用學(xué)術(shù)搜索引擎文獻資源比較研究——以超星發(fā)現(xiàn)和百度學(xué)術(shù)為例[J]. 王新才,謝宇君.  福建論壇(人文社會科學(xué)版). 2018(04)



本文編號：3054213