基于多Agent搜索行为分析的用户兴趣模型

为解决传统搜索引擎个性化的局限性问题,在研究用户感兴趣搜索引擎现状基础上,通过多Agent较全面记录、分析用户搜索的行为,提出了一种新的综合用户搜索行为,构建用户感兴趣搜索引擎研究框架--基于多Agent搜索行为分析的用户兴趣模型。研究结果表明,依据用户搜索行为构建用户兴趣模型,使搜索引擎返回结果更贴近用户需求。满足用户个性化服务,提高了信息搜索的查全率和查准率。     

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。     

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。     

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。     

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。     

一种基于CBR的个性化推荐算法

随着搜索引擎的快速发展,个性化搜索、社会化搜索已经成为搜索引擎发展的主要发展方向.本文针对用户搜索经验的再利用问题,探索个性化搜索算法.在简要介绍前期工作基础上,重点讨论了用户建模技术、检索案例以及案例排名等问题,提出了一种基于CBR的个性化推荐算法,并在ExpertRec推荐系统进行实验,结果表明,该算法推荐效果良好...     

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.      

搜索引擎-浏览器插件-推荐引擎模式研究

借助浏览器插件技术可以弥补主流搜索引擎无法有效利用用户搜索经验的不足,可更好地实现个性化Web搜索。为此提出一种新的个性化Web搜索模式,即搜索引擎-浏览器插件-推荐引擎模式,给出一种基于案例推理的个性化Web搜索推荐系统体系结构,探讨了搜索经验的获取、表示与组织等,介绍了案例模型的基本结构。此外,介绍了基于上述模式开发的ExpertRec原型系统。     

基于LambdaMART的个性化搜索检索模型

针对如何把个性化信息加入到搜索结果排序中, 提出一种基于决策树的可量化用户个性化信息的方法, 并根据用户的搜索关键词与用户的个性化信息, 预测用户的搜索意图, 把预测结果融合在排序结果中, 解决了传统检索模型无法有效加入用户个性化信息的缺陷. 实验结果表明, 加入个性化信息后的排序结果准确性明显提升, 从而改善了用户对搜索引擎的体验.     

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.