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...     

垂直搜索在个性化Web搜索中的应用

本文先介绍了个性化Web搜索,然后根据个性化Web搜索提出的要求引出了垂直搜索技术,并探讨了与通用搜索引擎相比较而言．将垂直搜索应用于个性化Web搜索的优越性。最后介绍了垂直搜索中的关键性技术,即信息提取技术,并着重给出了基于网页布局和关键字段的信息提取技术。     

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。     

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。     

面向教育主题的垂直搜索引擎的设计与实现

由于通用搜索引擎具有搜索信息量大、查询不准确、深度不够等缺点,本文在通用搜索引擎技术的基础上,依据专业领域搜索策略,设计并实现了一个面向教育主题的垂直搜索引擎系统,着重研究了专业网络蜘蛛定制、基于VSM的主题相关度算法和倒排索引建立等关键技术及其实现细节。实验结果表明,该系统能够快速地响应用户的查询请求,并且返回结果具有较高的准确性。实现了教育资源的共享,具有较高的应用价值。     

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。     

面向教育主题的垂直搜索引擎的设计与实现

由于通用搜索引擎具有搜索信息量大、查询不准确、深度不够等缺点,本文在通用搜索引擎技术的基础上,依据专业领域搜索策略,设计并实现了一个面向教育主题的垂直搜索引擎系统,着重研究了专业网络蜘蛛定制、基于VSM的主题相关度算法和倒排索引建立等关键技术及其实现细节.实验结果表明,该系统能够快速地响应用户的查询请求,并且返回结果具有较高的准确性.实现了教育资源的共享,具有较高的应用价值.     

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.     

主题爬虫搜索策略的研究

由于信息多元化的发展,通用的搜索引擎无法满足专业化用户的需求,分类细致、精确、更新及时的面向特定主题的垂直搜索引擎便应运而生了。主题网络爬虫是垂直搜索引擎获取数据的自动化程序。以何种策略有效地访问网络资源是主题爬虫研究的主要问题。本文重点对主题爬虫的搜索策略进行研究,并对各种搜索策略进行了比较。     

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.     

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．     

化工行业信息搜索技术的研究

面向行业主题的搜索在特定主题信息覆盖方面与通用搜索引擎有着截然不同的要求,为解决行业信息搜索的问题对基于向量空间算法的化工相关度计算以及对经典的Page-Rank页面排序算法做了研究与改进并且在Nutch搜索引擎架构基础上,搭建了一个面向化工行业信息资源的垂直搜索引擎。相对于通用搜索引擎来说剔除掉了不必要的搜索结果信息量,提升了系统速度,提高了行业信息搜索的准确度。     

基于用户兴趣挖掘的个性化搜索引擎研究

随着互联网应用的不断深入,搜索引擎已经成为互联网信息检索必不可少的工具。传统的搜索引擎由于没有考虑到用户个人的兴趣爱好,无法满足人们信息需求的多元化趋势,因此个性化搜索引擎逐渐产生和发展起来,基于用户兴趣的个性化搜索服务越来越受到用户的欢迎。     

新型垂直育儿搜索引擎“智能育儿通”的研究与实现

简要介绍了一种新型的垂直育儿搜索引擎——＂智能育儿通＂,该搜索引擎在传统搜索引擎技术基础之上,采用了先进的人工智能技术,并基于科学的育儿知识体系构建。为父母提供更精准、更全面的搜索和问答服务,是一种全新的用户体验和服务模式。     

基于用户兴趣的个性化搜索引擎系统

基于关键字匹配的搜索引擎系统无法反映用户的真实兴趣,由此不可避免地导致搜索结果的雷同.因此本文结合神经网络以及用户向系统提交的个性化信息对网络进行训练,从而构造了一个能够实施个性化搜索的实验系统,并给出了实验测试结果.     

基于模糊概念网的多Agent个性化信息检索研究

随着计算机网络的快速增长和Web内容的动态变化,通用网络搜索引擎的不足越来越明显.文章提出了一种基于模糊概念网的多Agent个性化信息检索模型,描述了个性化信息检索的过程和检索机制,讨论了应用不同方法的Agent检索效果.实验结果表明,使用个性化多搜索引擎检索的结果比其他搜索引擎检索的结果具有更好的整体性能比,能改善用户需要的检索结果.     

基于Nutch的用户行为分析搜索引擎的实现

Nutch是一个开放源代码的Web搜索引擎,由于不夫杂商业利益,它对搜索结果的排序算法较为透明公平。未来的搜索引擎的发展趋势之一是个性化和智能化,本文在研究开泺Nutch的基础上设计实现了一个具有关联用户搜索行为的搜索引擎。     

基于标签传递的地图区域化搜索

地图搜索是搜索应用的一个重要分支。针对如何提供更加多样性的服务(例如区域化搜索),提出了一种基于标签传递的地图区域化搜索算法,通过将分散的兴趣点构建成邻接拓扑图,并以此传递关键字权重,进而从局部权重极值点拓展形成关键字密集子图,从而实现地图区域化搜索。同时根据用户位置,考虑距离因素将密集子图重新排序,从而实现个性化推荐。最后,实现了一个搜索引擎的原型系统,并在真实数据集上验证了算法的有效性。     

基于专业搜索引擎的元搜索引擎的设计

介绍了一个基于专业搜索引擎的元搜索引擎,提出将专业搜索引擎与专门搜索“Invisible Web”检索工具相结合的方法.在对检索结果进行融合处理时,采用建立专业词典的方法来提取主题,并进行主题的分类.同时,通过记录用户感兴趣的主题,为用户提供个性化服务.