一种有效的基于密度聚类的排序算法

个性化搜索引擎研究的目的是使搜索结果尽可能满足不同用户的信息需求,而排序算法在搜索引擎技术中占有着核心的地位.提出了一种基于改进的DBSCAN聚类的个性化排序算法,在全文搜索包Lucene与开源搜索引擎Nutch的基础上,实验证明该方法提高了用户搜索的准确率和召回率.     

一种改进的检索算法在垂直搜索引擎中的应用

本文以开源的Lucene全文检索工具为基础,设计了一个考试信息类的垂直搜索引擎.并对Lucene工具包中的检索模块做了改进,增加了网页重要性因素,主题相关度因素和用户兴趣因素.实验结果表明改进的检索算法能较大的提高系统的搜索效率,提高了用户体验.     

元搜索引擎的个性化

提出一种通过产生用户动态偏好来达到个性化搜索的方法．利用RDF的语义表达能力存储和优化基于访问记录的用户偏好,并采用聚类方法划分用户群,实现对用户偏好的有效管理。给出了元搜索引擎选择算法和搜索结果排序算法,实现了一个个性化的元搜索引擎,实验表明,该搜索引擎提高了查询准确率和使用效率,并能够根据用户及其所在群的历史偏好信息重新组织搜索结果．     

一种基于协同推荐的网页排序算法

针对目前搜索结果个性化排序算法中的用户兴趣模型构建难、相关度计算不精确等问题,提出了一种结合用户兴趣模型和协同推荐算法的个性化排序方法.该方法从用户的搜索历史,包括提交查询、点击相关网页等反馈信息来训练用户的兴趣模型,然后采用协同推荐算法获取具有共同兴趣的邻居用户,根据这些邻居对网页的推荐程度和网页与用户的相关程度来排序搜索结果.实验结果表明:该排序算法的平均最小精确度比一般排序算法提高了约0.1,且随着用户邻居数目的增长,最小精确度随之增长.与其他排序算法相比,采用协同推荐算法有助于提高网页与用户兴趣关联程度计算的精确度,从而提高排序的效率,有助于改善用户的搜索体验.     

基于Lucene的校园网搜索引擎的设计与实现

利用基于校园网的搜索引擎来搜索学校局域网内的信息已成为人们关注的热点,一方面是因为校园网内信息量不断增加,利用搜索引擎可以提高搜索效率;另一方面是因为由于网络设计的限制,百度等搜索引擎搜索不到局域网内的很多信息.在研究搜索引擎基本原理和技术的基础上,设计了基于Lucene的校园网搜索引擎.测试表明,本系统能很好地完成用户的搜索要求.     

面向食品安全领域的个性化知识搜索系统研究

大数据时代,从海量的数据中发现对用户有用的知识成为研究领域重要的问题.通过集成多个搜索引擎的查询结果,实现食品安全领域中搜索信息的集成和个性化自适应排序.本文设计基于元搜索技术、知识本体和自适应的排序学习技术,实现多个搜索引擎相关查询结果集成,在对用户点击的标注和知识本体的基础上,利用基于监督学习的排序技术,实现对食品安全领域信息的个性化自适应排序.系统实现了集成多个搜索引擎的食品安全相关知识的提取和相关结果的重新排序.本研究不仅实现了多个搜索引擎食品安全信息查询相关的结果集成,而且能够根据用户的偏好实现结果的自适应排序.     

校园网环境下的多参数加权网页排序算法

介绍了笔者所设计的一个校园网搜索引擎（SzCompass）中的网页排序算法。首先详细分析了通用搜索引擎常用的PageRank和HITS网页排序算法;通过比较在校园网和Internet上搜索的主要区别,设计了一种适合校园网的多参数加权的网页排序算法,并对利用该算法实现的搜索引擎的检索效率进行了实验分析。     

政府网站移动搜索的日志挖掘和个性化改进

 为充分利用移动搜索和政府网站的特点, 发挥Hadoop 处理大数据的优势, 设计开发了日志挖掘和个性化定制系统。利用Flume 和HDFS 实现了海量日志的汇总和存储, 为日志挖掘提供了数据源和调用接口;采用MapReduce 实现了对日志的高效分析, 利用搜索结果网页的标签和导航, 建立了网页向量空间模型和用户兴趣模型;根据用户兴趣模型, 使用聚类分析中的K-means算法将有相似兴趣的用户组成兴趣组;通过计算搜索结果网页到用户所在兴趣组的距离, 判断用户对该网页是否感兴趣, 据此调整搜索结果的排序, 实现个性化搜索和推送功能。     

个性化搜索引擎算法研究

搜索引擎是用户利用网络资源不可或缺的工具,但目前搜索引擎的查准率有待提高。对于不同的用户而言,即便是相同的查询词其期望的查询对象可能不同,那么搜索引擎此时的查准率其实就是让搜索引擎具有个性化搜索的特点。个性化搜索引擎的关键是用户兴趣的确定和文档兴趣值的确定,只有把抽象的个性化兴趣量化成数值类的模型,才可以了解用户真正的需求和量化文档与兴趣的相关程度,从而准确地对网页进行筛选并达到个性化排序的功能。     

垂直搜索引擎及其个性化推荐研究

针对通用搜索引擎在当前网络搜索应用中出现的搜索结果冗余度过大、信息定位不准确的问题,对垂直搜索引擎进行了研究,剖析了通用搜索引擎和垂直搜索引擎的体系结构,比较了两者的工作流程和搜索结果进行,利用垂直搜索引擎专注于某一领域从而降低了＂一词多义＂现象的特性,有效提高了查全率和查准率。针对垂直搜索引擎在无法满足不同用户的个性化需求方面的不足,分析了垂直搜索引擎的个性化信息检索和推荐技术,然后从实际应用出发,设计和实现了基于用户和文档特征向量矩阵的个性化检索和推荐算法。