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题名基于深度学习挖掘用户搜索主题研究
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作者
宋毅
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机构
哈尔滨华德学院数据科学与人工智能学院
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出处
《计算机技术与发展》
2021年第1期43-47,共5页
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基金
国家自然科学基金(61672185)
黑龙江省自然基金(F2015046)
黑龙江省教育科学规划重点课题(GJB1320081)
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文摘
主要研究了基于深度学习技术挖掘用户搜索主题相关的感兴趣内容。通过深度挖掘算法分析用户搜索记录、查询历史以及用户感兴趣的相关文档视为用户搜索主题数据的来源,进而挖掘兴趣主题。挖掘模型主要采用向量空间模型,将用户搜索主题模型表示成用户搜索主题向量形式。形成主题和用户兴趣关系网,用户搜索主题向量的构造过程:选择一组用户查询词,并对它们进行深度挖掘分类,最后用它们构造用户搜索主题特征向量,进而分析用户兴趣点。结合用户随着时间的变化,以及过程中有不用的搜索词,以及无关的搜索噪声词去掉,调整兴趣度,用户搜索主题需要具有更新学习机制,动态跟踪了用户兴趣变化趋势。该用户搜索主题研究过程克服了数据稀疏、类别偏差、扩展性差等缺点。实验结果表明,该模型识别用户搜索主题准确率良好。
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关键词
深度学习
用户搜索主题
用户模型
挖掘兴趣
个性化搜索
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Keywords
deep learning
user search topic
user model
mining interest
personalized search
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分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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