基于SSPISIA数据收集的个人兴趣增量挖掘算法

为提高搜索引擎的个性化信息检索能力,通过构建个人兴趣搜索智能agent子系统SSPISIA来搜集、组织、挖掘和应用用户的个人兴趣信息。着重介绍了SSPISIA的实现,包括逻辑组成、学习方式、工作过程以及基于页面浏览时间和内容选择的个人兴趣度量规则,并在此基础上给出了基于SSPISIA数据收集的个人兴趣增量挖掘算法。实验表明该结构和算法不仅能够反映用户的长期兴趣,而且能够跟踪用户的短期兴趣变化,具有良好的适应性,进而为实现搜索引擎的个性化信息检索奠定了基础。