用户兴趣分类在个性化搜索引擎中的应用

个性化搜索引擎是指在普通搜索引擎的基础上，根据用户的背景，兴趣等调整排序算法，针对不同的用户提供不同的服务。本文对搜索引擎的排序算法和用户行为进行了深入细致的研究，通过隐性方法收集用户行为信息，统计并构建用户长期兴趣模型，短期兴趣模型，时段兴趣模型等，利用向量相似度计算获取最适合用户当前状态的兴趣模型，最后将该兴趣模型结合到搜索引擎的排序算法中，影响文档得分，实现结果集的个性化排序。实验证明，该方法简单有效，可以增加搜索引擎对用户兴趣的应变能力。

个性化搜索引擎中用户兴趣模型的构建方法

在分析个性化搜索引擎的基础上,提出一种构建用户兴趣模型的方法.该方法综合考虑用户注册兴趣及浏览行为,将用户兴趣分为长期兴趣和短期兴趣并通过兴趣树进行存储.遗忘机制的引入保证模型能够及时准确地反映用户兴趣.模拟实验表明,本文提出的用户兴趣模型能够有效地提高检索效率,使搜索结果更好地满足用户个性化需求.

个性化搜索引擎综述

分析了现有搜索引擎的基本原理和基本分类,研究了个性化搜索引擎的概念和基本分类,最后对个性化搜索引擎的发展提出了一些建议。

数字图书馆个性化搜索引擎的用户建模

网络信息的高速增长导致了信息定位与获取的复杂化,通过分析目前网络的信息超载问题,对现有用户模型的表示法和更新技术进行比较,提出了一种以用户行为和用户操作的资料作为数据源,在用户兴趣漂移问题上采用兴趣衰减,即兴趣学习与常用的滑动窗口算法相结合的方法。最后以数字图书馆个性化搜索引擎中的用户建模系统的设计与实现为例,先后通过与普通向量空间表示模型的对比实验以及用户兴趣漂移时的跟踪学习,证明算法优化有利于更好地表达用户的兴趣,对提高个性化信息服务的质量有实用价值。

个性化搜索引擎中用户兴趣提取技术的研究

针对传统搜索引擎系统缺乏个性化的问题,本文利用Ajax技术通过跟踪用户行为提出了一种新的个性化信息提取技术并给出了相应的算法。模拟实验表明该算法能够有效地提取出用户的兴趣信息。

个性化搜索引擎中用户兴趣建模研究

当今社会搜索引擎已经成为人们从互联网获取信息的主要途径,但很多时候搜索的精度却不能满足用户的要求。比如搜索结果信息量庞大用户很难找到自己需要的信息,或者搜索结果根本不包含用户关注内容等等。因此,本文提出一种以用户兴趣为前提的建模方案,并对搜索结果按用户兴趣进行排序,帮助用户高效地从网络中获取信息。

基于Ajax与向量空间模型的个性化搜索引擎

针对个性化搜索的三个关键问题:用户信息搜集,用户信息库的动态更新与个性化检索算法,探索性地提出了基于Ajax用户行为跟踪方案,以会话为单位动态更新用户行为信息库策略与加入用户文档的向量空间检索模型,在此基础上设计并实现了个性化搜索引擎实验系统。

一种个性化搜索引擎系统

针对个性化搜索的3个关键问题:用户信息搜集,用户信息库的动态更新与个性化检索算法,探索性地提出基于Ajax用户行为跟踪方案,以会话为单位动态更新用户行为信息库策略与加入用户文档的向量空间检索模型,并在此基础上设计和实现个性化搜索引擎实验系统。

个性化搜索引擎在信息服务业的应用研究

在全球化和信息化浪潮汹涌的当今世界,我国的信息产业取得了快速的发展,信息已成为社会发展的重要战略资源并将迎来自己的黄金发展时期,但是,我国信息服务业还存在着一些问题。将个性化搜索引擎技术应用到信息服务业正是解决问题的方法之一。该文阐述了我国信息服务业的发展现状及存在的问题,分析传统搜索引擎技术在信息服务业的应用及不足,最后对个性化搜索引擎在信息服务业应用提出了建议。

Web数据挖掘在个性化搜索引擎中的研究与应用

Web数据挖掘是数据挖掘技术与Web相结合的1项综合技术,是对WWW资源进行挖掘的1个新兴的研究领域,它为搜索引擎的个性化提供了技术支持。本文对相联规则的粗熵挖掘算法和双重聚类算法进行了研究,在传统搜索引擎的基础上,利用Web数据挖掘技术设计了1个个性化的搜索引擎,可按用户的喜好为他们提供感兴趣的网页。

关于个性化搜索引擎中用户兴趣模型的研究

针对个性化搜索引擎中不能准确建立用户兴趣模型的问题,通过分析用户有效的搜索行为,得到用户感兴趣的网页,并根据用户对网页的操作情况,得到用户对网页的兴趣程度,据此改进TF-IDF公式,得到用户的兴趣特征词及其权重,建立用户兴趣模型;并根据更新时间因子来实现用户兴趣模型的动态更新.实验结果表明,通过此种方法建立的用户兴趣模型,更加准确地反映了用户的兴趣爱好,提高了搜索结果的准确度.

基于web的个性化搜索引擎综述

文章主要阐述通用搜索引擎的结构、原理、分类及存在的不足,论述了个性化搜索的概念、分类,用户个性化模式的获取和表达,事务聚类模式的个性化PageRank算法,以及Agent的个性化搜索体系结构和算法策略。

致力于智能化、个性化搜索引擎建设

今天的互联网充斥着海量信息,对用户而言,要真正找到实用信息却变得越来越难。因此,这对搜索领域提出了更高的要求。使垂直搜索与大搜索相辅相成在网页数量激增的情况下,搜索引擎的基本能力是如何做好对海量信息的爬取。

个性化元搜索引擎的研究

针对现有搜索引擎的局限性和当前用户的个性化需求,以用户兴趣模型为基础,对个性化元搜索引擎的基本原理和结构、方法及关键技术进行了研究,并在此基础上提出了用户个性化元搜索引擎的简单实现。

《个性化搜索引擎原理与技术》

著者:李树青韩忠愿出版:科学出版社2008年6月定价:30元ISBN:978-7-03-022255-8本书通过对基于个性化信息推荐技术的搜索引擎框架和基本技术的探讨

个性化元搜索引擎结果显示方式的研究与实践

介绍了个性化元搜索引擎检索结果的显示方式,包括自动聚类、主题分和网站地图等;并结合被称为下一代搜索引擎的Grokker,介绍了当前元搜索引擎的实践。

个性化Web搜索服务

描述一个个性化搜索引擎的通用框架,分析其中的关键技术——用户兴趣提取方法,指出个性化Web搜索是未来搜索引擎发展的主要方向。

基于Web数据挖掘的个性化学习系统研究

结合Web数据挖掘在E-learning平台中的应用,分析了Web数据挖掘的基本过程与关键技术,提出了一种基于Web挖掘的个性化学习平台模型,并阐述了Web挖掘在平台中的应用及其个性化搜索引擎的实现。

人工智能技术在电商营销中的应用

本文分析了人工智能技术在电商营销中的应用。首先,探究了电商营销的现状及趋势,着重关注了电商平台崛起、移动端发展、社交化营销、数据驱动和智能化营销等方面。其次,重点介绍了人工智能在电商营销中的应用,涉及智能推荐系统、个性化搜索引擎和智能客服系统等方面。通过亚马逊和Netflix的实践案例分析,展示了人工智能在电商营销中的成功应用。最后,讨论了人工智能在电商营销中的潜在威胁,包括数据隐私泄露、信息过滤偏差和用户沉迷等问题,为未来的进一步研究指明了方向。