基于用戶興趣的個性化元搜索引擎研究.pdf

1、隨著人們對搜索的效率和準(zhǔn)確性的要求不斷提高，單一的搜索引擎已經(jīng)不能滿足很多用戶的需要，有時為了搜索一個內(nèi)容而要查找?guī)讉€獨立的搜索引擎，為了解決這個問題，元搜索引擎出現(xiàn)了。但是現(xiàn)在的元搜索引擎往往具有通用性，沒有考慮到用戶的偏好，因而很難滿足不同背景、不同目的用戶需求。本文研究的“基于用戶興趣的模型”正是為了讓用戶充分地使用Internet上的信息資源，具有理論和實用價值。
　　首先，本文對個性化信息檢索和元搜索引擎技術(shù)進(jìn)行了概述，

2、突出了課題研究的可行性；在分析了現(xiàn)有元搜索引擎模型的優(yōu)缺點之后，設(shè)計了一個基于用戶興趣的個性化元搜索引擎模型，詳細(xì)介紹了用戶瀏覽行為收集模塊的實現(xiàn)技術(shù)和實現(xiàn)過程、用戶興趣模型的建立和更新方法。
　　其次，在詳細(xì)討論了Beeferman提出的日志聚類算法及Chan對其改進(jìn)的算法的優(yōu)點、缺點后，提出了一個基于用戶網(wǎng)頁興趣度的改進(jìn)算法。該算法能進(jìn)一步減小噪聲數(shù)據(jù)的影響，并通過模擬實驗對這三種不同的算法進(jìn)行了對比分析。
　　最后，對

3、基于用戶興趣的成員搜索引擎的選擇和結(jié)果排序算法進(jìn)行了研究，即在現(xiàn)有的算法中引入了網(wǎng)頁興趣度值，使本文的系統(tǒng)所得出的搜索結(jié)果更能體現(xiàn)基于用戶興趣的優(yōu)勢，并且進(jìn)行了實驗分析。
　　本文對元搜索引擎的功能作了有力的增強(qiáng)，首先由瀏覽行為收集模塊收集用戶瀏覽行為并計算興趣值，然后把興趣值大于某個閥值的網(wǎng)頁的瀏覽日志存入日志庫，然后建立或更新興趣模型得到用戶興趣模型，并且存入興趣庫中，并且對成員搜索引擎的選擇和結(jié)果排序算法進(jìn)行了改進(jìn)，可以提高