高校Y一代用户网络信息搜索行为研究

以我国高校Y一代用户为研究对象,介绍了研究背景和意义,阐述了Y一代用户网络信息搜索行为特征,分析了Y一代用户网络信息搜索行为的影响因素,提出了提升Y一代用户网络信息搜索水平的措施.     

黄山国内旅游者网络旅游信息搜索行为研究

随着互联网的普及和旅游电子商务的发展,越来越多的旅游者通过网络搜索旅游信息,预定旅游产品.目前,网络旅游信息搜索行为已经成为旅游者行为研究的重要内容.运用描述性统计研究了黄山国内旅游者的日常网络旅游信息搜索行为特征,并对搜寻信息内容进行了聚类分析.研究发现:网络已经成为旅游者的首要信息渠道;旅游者对网络旅游信息信任度一般;图片、文字、视频、动画等是旅游者较偏好的信息表现形式;旅游者最为关注的是功能性旅游信息,其次是附属性信息和网络口碑信息;不同性别、年龄、文化程度的旅游者所搜寻的信息内容也存在一定差异.最后,得出了四点结论,并对旅游网站的建设提出了一些建议.     

基于行为模式进行网络搜索信息过滤

在网络信息搜索过程中会经常出现大量垃圾信息,这些垃圾信息,提高了用户查询有效信息的难度,浪费了用户查询有效信息的时间。本文提出一种利用行为模式识别技术,对网络搜索引擎获得信息结果进行过滤的方式,通过这种方式来提高网络搜索信息的准确率。     

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。     

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.      

基于认知观的信息搜索模型研究综述

主要从信息行为、信息搜索过程和信息交互3个方面对国外基于认知观的几个典型信息搜索模型进行分析和研究,并阐明目前信息搜索模型研究存在的问题以及未来的发展趋势。     

基于ElasticSearch的网络舆情搜索平台设计

针对网络上各种信息混杂、信息传播速度快、有害信息混杂其中、网络舆情治理难的问题,为及时搜索网络信息提供一个搜索服务平台。实现了基于ElasticSearch为搜索引擎,提供通过关键字搜索舆情信息的服务,并使用JavaWeb技术进行功能的实现。该平台同时具有实用性和可扩展性,对于类似的搜索平台有着借鉴意义。     

搜索成本类型和数量对搜索意愿的影响研究

传统的搜索理论认为搜索成本的减少会引起搜索行为的增加,这得到以往实验室研究的支持,却没有得到基于零售背景下现场实验研究的支持.基于文献回顾可知,实验室研究通常只涉及基于金钱的搜索,而零售背景下的搜索往往是基于时间的.为此,实验1和实验2分别采用循序搜索任务和非循序搜索任务试图探讨人类对待搜索过程中金钱和时间2种成本变化导致的搜索意愿的变化趋势,结果表明:人类对金钱成本的变化较时间成本的变化导致的搜索意愿的变化更强,这可能是当搜索成本涉及花时间而不是花金钱时,被试在做搜索意愿决策时更倾向于忽视搜索成本的信息.     

基于综合倒排索引的个性化搜索研究

随着Intemet网络的迅猛发展,个性化信息服务越来越成为信息检索领域的研究热点。本文分析了国内外个性化信息服务研究现状,提出了基于综合倒排索引的搜索思想,从关键词、主题词和评语3个角度出发建立综合倒排索引进行全文搜索;达到用户个性化搜索的目的。     

电子商务中基于Hopfield神经网络的货源信息搜索方法

对电子商务环境下货源信息搜索问题进行了分析研究,并以Internet网络为信息源,采用信息检索和人工智能相关技术,提出了基于Hopfield神经网络的货源信息搜索方法.该方法将货源信息的特征保存在Hopfield神经网络的连接权中,根据用户输入的查询词,通过网络的运行,自动生成一组查询扩展词,利用这组查询扩展词在通用搜索引擎中进行扩展搜索,并分析排序搜索结果.此方法扩大了货源搜索范围,提高了搜索精度,为企业提供了有价值的相关货源信息.     

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.     

伦理视域下的人肉搜索传播行为动因探析

"人肉搜索"引发的话题常引起网络受众、社会公众的关注,并最终"发酵"而演化为大众媒体关注的焦点和对象。从伦理学角度来探析会发现,同情心是人肉搜索传播行为产生的诱发伦理动因,正义是直接伦理动因。在人肉搜索过程中,要注意正确把握"人肉搜索"传播行为界限,避免正义界限遭到突破而演变为"网络暴力"。     

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.     

从“人肉搜索”看公民隐私权的法律保护

网络的迅猛发展给我们带来方便和快捷的同时也滋生了许多新问题,＂人肉搜索＂的出现让我们在网络世界里又一次遭遇了考验,＂人肉搜索＂事件正在向法律发起挑战。超过法律底线的人肉搜索行为是对公民隐私权的侵犯。通过法律途径切实维护公民的隐私权极有必要。     

风险感知和责任归因对公众共享出行信息搜索行为的影响研究

共享出行作为一种新型的出行方式在提供便捷有效服务的同时,也不可避免地带来了一系列的风险。在面对风险时,人们倾向于搜索相关信息。文章试图探讨共享出行风险感知情景下公众信息搜索行为的影响因素,通过问卷调查和结构方程模型展开数据分析。研究发现：信息需求、内部归因和渠道信任显著增加了公众对风险信息的搜索;风险感知正向影响公众对共享出行安全事故的责任归因;外部归因与信息需求呈正相关,而内部归因对信息需求无显著影响。     

网络信息检索工具浅析

搜索引擎是人们使用Internet信息资源的重要工具。对目前的搜索引擎进行了简要的分析,以百度搜索等为例,详细介绍了相关网络信息检索工具以及如何在短时间内能够掌握利用和运用Internet的资源找到人们所需要信息的方法。     

消费者特质对网络搜索策略的影响

网络信息搜索过程中存在大量的渠道“跳跃行为”,运营商与销售商都迫切希望了解与解读网络消费者最终决策信息的来源渠道。此研究应用MultinomialLogit模型探讨在消费者内在特质作用下网络搜索渠道的选择策略。该文贡献有三：首先,提出的网络世界中没有传统信息经济学关注的外在“地理学距离成本”,决定网络搜索行为的直接与重要因素是消费者的内在特质;其次,与以往研究不同,将消费者内在特质区分为隐性因素（风险厌恶、先验知识与记忆结构）与显性因素（年龄、收入）,并以网络搜索工具的形式区分三种搜索渠道的典型环境,因而对网络搜索的解释更贴近网购者所面对的真实环境;再者,为解决搜索目的与搜索环境的匹配问题,将研究范围严格限定在消费者决策阶段,为商业实践与理论研究提供清晰的经验证据。     

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。     

非结构化P2P网络资源搜索算法研究

资源搜索是P2P网络应用面临的最关键问题之一,相关的非结构化P2P搜索算法主要采用了查询消息洪泛和信息索引机制,本文对现有本地索引搜索算法进行了研究,通过考虑节点物理距离和节点资源相关度两个因素优化邻居资源列表。通过OPNET进行实验仿真表明,该算法能有效的减少搜索延时和网络负载,提高搜索相关资源的成功率。     

无结构对等网络资源搜索技术研究

资源搜索是对等网络的关键问题之一,非结构化对等网络一般采用泛洪方式作为其基本的搜索策略,而导致较多的网络流量.在泛洪搜索的基础上,提出一种新的搜索方法,该方法使用路由技术,对响应请求的节点信息进行路由索引,以便为后续查询提供路由指导.实验表明该方法可以提高搜索成功率,降低查询消息数量.