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利用服务器日志优化搜索引擎
1
作者
杨大全
王斓樾
《沈阳工业大学学报》
EI
CAS
2008年第1期94-97,120,共5页
随着因特网信息量的日益增长,网络用户对搜索引擎的功能、智能化程度和检索结果有了更高的要求,希望搜索引擎能够提供更为准确、可靠与符合其个性化需要的检索结果.对支持向量机(SVM)分类基本原理进行深入细致的研究,发现SVM算法可以用...
随着因特网信息量的日益增长,网络用户对搜索引擎的功能、智能化程度和检索结果有了更高的要求,希望搜索引擎能够提供更为准确、可靠与符合其个性化需要的检索结果.对支持向量机(SVM)分类基本原理进行深入细致的研究,发现SVM算法可以用来学习文档检索函数且效果显著;探讨了如何利用改进的SVM算法根据用户行为日志中的用户兴趣学习更新检索函数.利用现有技术构建了一个搜索引擎,验证结果表明,该算法能够分析站点用户行为的共性,得到满足用户需求的检索函数.
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关键词
支持向量机
分类
行为日志
检索函数
搜索引擎
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题名
利用服务器日志优化搜索引擎
1
作者
杨大全
王斓樾
机构
沈阳工业大学信息科学与工程学院
出处
《沈阳工业大学学报》
EI
CAS
2008年第1期94-97,120,共5页
文摘
随着因特网信息量的日益增长,网络用户对搜索引擎的功能、智能化程度和检索结果有了更高的要求,希望搜索引擎能够提供更为准确、可靠与符合其个性化需要的检索结果.对支持向量机(SVM)分类基本原理进行深入细致的研究,发现SVM算法可以用来学习文档检索函数且效果显著;探讨了如何利用改进的SVM算法根据用户行为日志中的用户兴趣学习更新检索函数.利用现有技术构建了一个搜索引擎,验证结果表明,该算法能够分析站点用户行为的共性,得到满足用户需求的检索函数.
关键词
支持向量机
分类
行为日志
检索函数
搜索引擎
Keywords
support vector machine
classification
user behaviors log
retrieval function
search engine
分类号
TP393.09 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
利用服务器日志优化搜索引擎
杨大全
王斓樾
《沈阳工业大学学报》
EI
CAS
2008
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