基于社会化标注和网页分类的个性化检索方法

Web2.0为信息检索提供了很多可以使用的资源,其中两种资源对于个性化检索而言非常有益,那就是社会化标注和网页分类信息。用户给出的标签反映了其对于网页的认识和思考,而用户标注过的网页的类别则反映了用户在选择时的偏好和兴趣,两者的结合使用对个性化检索能起到良好的效果。在仅使用社会化标注进行个性化检索的方法上,提出基于标注和网页分类进行个性化检索的方法,通过两者结合筛选出兴趣和偏好相近的用户,进行用户属性的扩展,并在扩展时考虑用户的质量,从而能在个性化检索中取得更好的结果。在真实数据集上的实验表明,本文方法具有一定的优势。     

基于Agent的个性化智能Web信息检索

介绍了Web信息检索的定义,并对web信息检索的原理、技术进行分析,针对存在的问题,结合智能Agent技术、神经网络、最好优先算法、信息过滤、相关反馈等多种算法,提出了一个基于Agent的个性化智能Web信息检索系统模型。     

朴素贝叶斯算法和SVM算法在Web文本分类中的效率分析

为分析对比朴素贝叶斯算法和SVM算法在Web文本分类中的效率及其适用的范围,构建了一个Web分类系统,此分类系统将已分类的Web网页作为训练集,利用分类算法构建Web分类器,通过Web测试集评价两类算法在Web文本分类中的性能体现,为Web文本分类算法选择提供一定的参考依据.     

Web信息检索排序算法研究

系统地研究了Web信息检索常用排序算法,即基于Web页面内容的排序算法、基于Web页面链接分析的排序算法和基于检索用户的排序算法,并对其优缺点进行了分析．在此基础上,对Web信息检索排序算法的发展趋势进行了展望．     

一种启发式Web信息检索方法

针对目前Web信息庞杂无序和半结构化特征所带来的信息检索质量低下的问题,在基于查询意图分类研究的基础上,提出了一种结合定题检索的启发式Web信息检索方法;在该方法中,Web信息检索采用一次预处理两次检索机制,根据该机制设计了Web信息检索模型,详细讨论了该模型的设计思想、关键技术和算法描述;通过仿真实验对该方法进行了测试和分析,测试结果表明该方法能够有效提高信息检索性能,在一定程度上满足用户个性化的查询需求。     

智能搜索引擎中个性化信息检索技术研究

信息检索的一个难点是构造一个可以精确表达用户信息需求的检索式。个性化信息检索从某种程度上促进了这个问题的解决,它把用户区别对待,认识到了用户之间的不同之处,它为不同的用户提供不同的服务,以满足不同的需求。从智能搜索引擎中的个性化信息检索服务的角度出发,对其中用户建模的关键技术进行了研究,使用向量空间模型来表示网页和用户兴趣模型,并在此基础上,根据用户浏览网页的日志信息,通过隐性反馈技术,动态地调整用户模型,使用户模型的质量更高、描述用户的兴趣偏好更准确。经过模拟实验验证,该个性化检索算法能够有效地提高检索的查准率,并且具有良好的适应性。     

基于Hyperlink聚类的网页分类研究

研究并提出了基于Hyperlink聚类的分类算法,它不需要分析Web文档内容,只根据Web图来聚类,算法性能比传统文本分类方法有很大提高,大大增强了网页分类的能力和效率,适合于海量网页分类,实验表明基于Hyperlink聚类的分类算法,应用于Web文档信息分类,比传统的文本分类方法更加有效。     

一种改进的PageRank算法

文章提出了一种基于用户兴趣的网页预分类的PageRank算法,改进后的算法是根据用户对某一类别网页的兴趣,将网页进行预分类.经验证,改进后的算法可以提高搜索引擎的查准率.     

基于本体的Web智能信息检索系统

利用领域本体知识库对用户的查询信息进行语义扩展,提出了一个Web环境下的智能信息检索系统,并讨论了该系统的体系结构,解决了传统的基于关键字的信息检索只能从句法上对关键字进行分析、而忽视关键字本身语义信息所造成的错检和漏检,以及无法根据信息资源中的语义关系进行检索的问题。与传统检索方法相比,该系统原型的试验结果表明,检索效率有了很大的提高。     

一种面向BBS信息检索的主题网络爬虫算法

对BBS的数据结构进行了分析研究,并根据BBS特点设计了一种用于BBS信息检索的主题网络爬虫算法.通过主题网络爬虫能够提高抓取网页的效率,同时又可以保证较高的召回率.实验表明,该算法大幅提高了信息检索的效率,改善了信息检索的效果.