基于元搜索引擎技术的科研项目信息服务系统

本文针对信息技术这一特定领域,提出了一个通过元搜索引擎向特定用户群体一高校教师提供科研项目信息服务的系统,使其可以使用基于关键词的检索、目录式检索以及信息推送服务。该系统通过元搜索引擎提供统一的访问服务,同时利用用户检索行为信息动态反馈其兴趣主题并调整文档聚类结果．因此可有效提高项目信息检索的查准和查全率,更好地帮助用户快速检索到所需的科研项目信息。     

基于Agent的个性化元搜索引擎

传统搜索引擎不能满足用户对个性化数据的需求,本文提出基于Agent的个性化元搜索引擎,将Agent技术与元搜索引擎技术相结合,较好的实现了搜索引擎的智能化,为用户提供了一种良好的检索解决方案.Agent具有的自主性、社会性、反应性和能动性等特性可提高系统的灵活性与智能性,可更好地根据用户行为定制个性化模型,大大提升了用户体验,查全率与查准率得到改善.     

高校图书馆搜索引擎中Web挖掘的应用研究

针对高校学术信息资源检索的精确度问题,提出了运用Web挖掘的高校图书馆搜索引擎系统。它主要对Web使用记录挖掘及其用户兴趣模型的建立进行了详细分析。首先它阐述了高校图书馆搜索引擎系统的4个过程,其中主要提出建立用户兴趣模型时采用的一种利用用户浏览页面集的内容信息和浏览行为信息,隐式地创建用户兴趣描述文件的方法;然后阐述了高校图书馆搜索引擎系统的各处理模块;最后设计了结合Web数据挖掘的高校图书馆搜索引擎系统操作过程,保证了所创建的用户兴趣模型的准确性,从而有效地提高高校图书馆搜索引擎系统的查准率。     

一种适合于专题式元搜索引擎的信息检索策略

现有的元搜索引擎技术是基于关键词的信息检索,在查找某一专业知识时,简单的关键词组合不能真实地反映用户的检索意图,导致在检索中大量无关的信息被返回,专题式的元搜索引擎较好地解决了这一问题.本文通过对现有的元搜索引擎技术、领域知识库等研究,提出了一种适合于专题式元搜索引擎的信息检索策略,提高了检索的效率与精度.本文着重介绍了该检索策略的核心思想及其关键技术.     

个性化元搜索结果整合算法的研究

元搜索是一种基于搜索引擎的搜索引擎,它将各个独立搜索引擎的结果经过融合呈现给用户,以此为用户提供更加全面的信息,但是要在数量庞大的搜索结果中快速的找到自己所需要的信息却不是一件容易的事。本文提出了一种基于用户兴趣的个性化元搜索引擎模型,通过提取用户个性化行为特征,建立用户兴趣库,并对搜索结果进行合理排序和整合,将用户最感兴趣的信息尽可能排在最前面,从而实现元搜索的个性化,提高用户搜索的查准率和效率。     

云计算环境下可视化探索式搜索引擎的研究

针对目前搜索引擎返回的信息量过大且缺乏语义关联等问题,提出了一种云计算环境下的可视化探索式搜索引擎模型.该模型通过对元搜索引擎返回的原始信息在云计算环境下语义相似度的计算和语义链的构建,采用探索式搜索方法为用户获取个性化的结果.与传统搜索引擎相比,其结果更加直观地表现了目标信息及其之间丰富的语义关系,该方法使用户能够更为自然而有效地在海量的信息中发现更符合其需求的目标.作为实验模型,还需要更多的元搜索引擎的支持,以及进一步计算优化语义相似度的算法,才能使该模型真正实用化.本研究为云计算环境下构建新一代个性化智能搜索引擎提供了理论和实践上的参考.     

一种基于Agent组织的智能元搜索引擎模型

Internet上信息资源的海量增长造成了用户资源迷向.解决该问题的一个办法是,创建智能化的信息检索服务.本文借用具有智能的Agent组织提出了一种新的元搜索引擎模型,实现了智能化的信息检索服务,且具有多语种检索能力.为智能化元搜索引擎提供了一条新途径.     

元搜索引擎系统的研究

本文通过建立用户兴趣模型，使用兴趣生成算法．兴趣更新算法、搜索结果过滤算法，以及如何利用兴趣模型对元搜索引擎的检索结果进行优化处理。最后，结合实际情况设计实现了一个实验系统，并给出了实验系统统一的检索界面及搜索结果页面效果图，通过对实验结果的分析，进一步强调了研究元搜索引擎系统的意义。     

基于Lucene的全文搜索引擎的设计与实现

一、引言搜索引擎是指根据一定的策略、运用特定的计算机程序从互联网上搜集信息,在对信息进行组织和处理后,为用户提供检索服务,将用户检索相关的信息展示给用户的系统。搜索引擎可分为全文索引、目录索引、元搜索引擎、垂直搜索引擎等。全文搜索引擎是目前广泛应用的主流搜索引擎,国外代表有Google,国内则有百度。     

图像搜索环境下用户满意度预测方法研究

搜索用户的满意度是搜索引擎性能的重要体现。在网页搜索中,通过用户行为,即用户和搜索引擎之间的交互信息,可以比较准确地预测用户满意度。根据图像和网页搜索过程中的相似和差异,整合和设计出用户交互行为中存在的特征,用来训练模型,并对用户满意度进行预测。实验结果表明,文章所提出的组合模型对图像搜索环境下用户满意度的预测有着较高的准确率。     

信息检索中元搜索引擎结果选择策略

介绍了在互联网信息检索领域中搜索引擎的产生及发展状况,以及元搜索引擎的基本工作原理.元搜索是建立在搜索引擎之上的,提供统一的用户查询界面与信息反馈形式,应用不同的结果选择策略满足用户不同的需求.     

基于Agent的个性化搜索模型

该文针对传统搜索引擎单纯面向信息过滤的缺点 ,引入Agent技术 ,提出了第 2层信息服务模型 ,其中采用了基于用户个性的信息再过滤方法。第 2层信息服务模型在第 1层信息服务 (即传统的搜索引擎 )之上构建用户兴趣模板和分组模型 ,将用户需求定义为显性需求和隐性需求并给出了相关算法。依据此定义获得相应信息服务于用户 ,增强了信息搜索能力。     

基于标签重要程度的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法在用户隐式反馈数据挖掘不够充分、用户兴趣偏好模型过于粗糙,提出一种标签重要程度的协同过滤推荐算法。用户使用标签的种类和频率可以反映用户的偏好和偏好程度;在此基础上建立新的用户兴趣偏好模型,将标签对用户的影响程度进行量化,建立新的相似度计算方法。最后获得目标用户的近邻集合和预测评分,为目标用户实施有效推荐。实验结果表明该算法大幅度提高了推荐的精准度、缓解了冷启动问题。     

智能用户接口中基于学习的用户建模方法

提出了一种基于学习的方法,对用户进行隐式的、分布式的建模.学习的作用体现在两个方面:通过基于学习的合同网协议获取用户的原始模型;通过基于观察的学习获得本次登录后用户的新模型.与其他建模方式相比,该方法不限制用户登录的终端又能充分利用用户的历史信息;该方法不侵犯用户的隐私,具有较好的适应性,通过学习,系统可以了解不同用户的爱好以及同一个用户的时变爱好.     

基于用户查询意图的搜索排序算法

目前互联网技术的研究热点是智能化的、个性化的服务,而传统的Web搜索排序算法和已有的个性化排序已经不能满足政府、企业等用户的信息查询需要.本文将研究核心定位到充分理解用户查询偏好上,提出了基于用户偏好的PageRank算法.文中利用用户互反馈技术修正查询关键词,利用语义相关性技术分析用户查询意图,理解用户偏好.改进的算法完善了搜索查询的可靠性依据,能够较好地挖掘用户的偏好主题,贴近用户的查询目的,提高搜索查询效率和用户满意度.     

铁路共享信息搜索引擎的设计

讨论了搜索引擎的基本组成模块,以及各模块的作用和相互关系.并根据铁路信息的特点给出了适合铁路共享信息搜索的引擎设计方案.设计所需技术主要有:分类检索技术、搜索引擎技术、自然语言理解技术等.主要目标是使得铁路信息资源共享平台建立以后,该搜索引擎能够提供全路范围内的各种共享数据的分类索引和查询,用户还可以通过智能化的用户界面,查找到所需数据的存放位置和存放方法.     

A Novel Personalized Web Search Model

A novel personalized Web search model is proposed. The new system, as a middleware between a user and a Web search engine, is set up on the client machine. It can learn a user＇s preference implicitly and then generate the user profile automatically. When the user inputs query keywords, the system can automatically generate a few personalized expansion words by computing the term-term associations according to the current user profile, and then these words together with the query keywords are submitted to a popular search engine such as Yahoo or Google. These expansion words help to express accurately the user＇s search intention. The new Web search model can make a common search engine personalized, that is, the search engine can return different search results to different users who input the same keywords. The experimental results show the feasibility and applicability of the presented work.     

个性化Web信息代理的研究与开发

介绍了在Web信息检索过程中通过个性化信息代理(Agent)实现个性化信息反馈的工作、提出了信息Agent模型，涉及元搜索引擎的实现和个性化偏好模型的建立，且通过主动服务代理实现个人偏好查询结果的推送．提高了在Web信息检索过程中系统随用户关注程度和关注领域不断变化而调整信息反馈的能力，并在此设计基础上实现了一个原型系统．