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。     

关于个性化搜索引擎中用户兴趣模型的研究

针对个性化搜索引擎中不能准确建立用户兴趣模型的问题,通过分析用户有效的搜索行为,得到用户感兴趣的网页,并根据用户对网页的操作情况,得到用户对网页的兴趣程度,据此改进TF-IDF公式,得到用户的兴趣特征词及其权重,建立用户兴趣模型;并根据更新时间因子来实现用户兴趣模型的动态更新.实验结果表明,通过此种方法建立的用户兴趣模型,更加准确地反映了用户的兴趣爱好,提高了搜索结果的准确度.     

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CBR的协同Web搜索模型及应用研究

随着互联网用户的不断增多以及搜索引擎的广泛使用,用户间进行协同Web搜索的行为不断增多,然而目前的主流搜索引擎和Web浏览器均针对用户的单独搜索行为设计,不便于进行协同Web搜索。在回顾相关研究的基础上,通过对Web搜索引擎的发展分析,指出存在两种实现协同Web搜索的方式,提出了一种基于CBR(case-based reasoning)的协同Web搜索模型,并介绍了基于此模型实现的两套协同Web搜索原型系统。     

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。     

基于.Net的全文搜索引擎设计与实现

随着互联网信息多样化和爆炸式的发展,人们面临着"信息迷航"和"信息过载"的困扰;当代社会对信息检索的需求不仅仅局限在通用搜索引擎,更需要针对特定领域设计出个性化搜索引擎。通过分析研究网络搜索引擎的组成结构及利用Lucene构建搜索引擎的方法,在Lucene原有网页排序算法基础上,结合PageRank算法的思想和用户喜好权重,提出更具个性化的网页排序算法,以反馈给用户符合其个性化需求的搜索结果。在.Net开发平台,利用C#语言,结合几种开源API,完成了个性化网络搜索引擎系统的设计与实现。系统界面设计采用了XAML及Ajax技术,搜索结果显示模块采用异步传输技术,使用户界面更加友好。通过测试和分析,系统实现了个性化搜索,用户不翻页也可以查看全部搜索内容,用户的体验度得到了提升。下一步将增加爬虫对于网络错误信息的处理及对于病毒网站的过滤功能。     

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.     

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.     

一种基于智能Agent的用户个性化信息检索系统模型

针对当前信息检索工具缺乏对知识的理解和处理能力,提出了一种基于智能Agent的用户个性化信息检索系统模型,通过多个Agent的协调工作为用户提供个性化服务。描述了该模型的系统结构及各功能模块的实现方法,分析了系统模型的工作流程,部分解决了信息检索中的文档相关性计算、搜索引擎的调度算法、数据库的构建等技术问题。     

WebSifter:个性化网络搜索辅助系统

传统信息检索技术不能很好地满足不同兴趣、不同背景和不同时期用户的查询请求.个性化网络搜索辅助系统WebSifter通过提取用户相关信息对网络搜索结果进行综合、过滤和排序来克服这个问题.系统包括信息采集、行为分析、兴趣集生成、结果生成等模块;利用显性和隐性相结合的方法采集用户兴趣,用线性回归模型分析用户行为;提出了用户兴趣集的多级资源描述模型.它能够动态地抽取用户行为与用户兴趣的关系,并且通过多级资源描述有效地利用用户过去和当前的兴趣来处理搜索结果.     

一种基于本体的个性化搜索引擎模型

利用信息检索、本体和个性化搜索等相关知识,构建一种基于本体的个性化搜索引擎模型PSMBO.该模型由用户界面、查询请求处理模块、检索模块、查询结果处理模块、兴趣学习模块以及用户兴趣知识库和本体知识库七个部分组成.该模型在一定程度上提高了搜索引擎在查准率和查全率方面的性能.     

多种搜索行为联合分析方法研究

针对现有搜索行为分析方法只能分析单一类型搜索行为,无法有效获取用户兴趣的问题,提出多种搜索行为联合分析方法.通过使用M5模型对页面停留时间、鼠标点击次数、页面重访问次数及滑块移动次数4种类型的用户行为进行联合分析,从多个角度获取用户行为信息用于分析用户兴趣,并实现了对多种搜索行为构成的高维数据进行联合分析,同时满足了在线行为分析中对结果计算的实时性要求.实验表明该方法可以提供比Belkin方法更高的行为分析质量.     

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.     

面向智能搜索引擎的用户兴趣特征模型研究

通过直接学习和反馈学习来挖掘智能搜索引擎用户的兴趣特征信息,并建立了兴趣特征库。提出了通过用户兴趣特征增量算法自动修改用户的兴趣特征权值。最后通过实例验证了用户兴趣特征模型在检索中应用的意义。     

基于Lucene的校园信息搜索引擎的设计与实现

利用Lucene开源全文本搜索技术框架建立了校园搜索引擎,设计并实现了资源采集、信息检索、数据检索等模块,完成了一个基于Lucene的搜索引擎的应用,改进后的基于Lucene的校园搜索引擎能满足校园用户的需要并提升了搜索的准确性．     

个性化桌面元搜索引擎系统的研究与设计

介绍了一个基于桌面的个性化元搜索引擎的研究策略和实现技术。从个性化策略的描述和系统框架的设计可以得出用户兴趣模型是个性化元搜索系统的基础和关键。基于此开发和设计的桌面个性化元搜索系统才能较好体现个性化的内涵和外延。     

用户推荐对网络搜索行为影响的眼动研究

为研究用户推荐对网络搜索行为的影响,将用户推荐加入到搜索引擎结果页面中,通过眼动跟踪技术观察被试在完成网络搜索任务时行为的变化.实验结果显示,加入用户推荐对被试的搜索效率、注意力分布和点击分布没有显著影响.但反馈问卷显示,多数被试认为用户推荐有助于搜索,并且会在搜索中参考该信息.分析发现,两种结果矛盾的原因在于被试在搜索过程中常常会忽略用户推荐,产生无意视盲(inattentional blindness)现象.      

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．     

基于一种文档表示模型的站内搜索引擎设计与实现

根据全信息理论,认识论信息是语法信息、语义信息和语用信息的三位一体．在信息检索的过程中加入语用信息能有效的提高信息检索的质量．基于查询与内容的文档表示模型较好的利用了语用信息,对站内搜索引擎的查准率的提高有着很好作用;Lucene是一个用java语言开发的开源的全文搜索引擎架构．本文利用Lucene设计和实现一个基于查询与内容的文档表示模型的站内搜索引擎,实验结果表明该模型能有效的提高信息检索的查准率．