基于用户日志分析的搜索引擎相关排序算法优化

为提高搜索引擎相关排序算法的搜索结果相关度低下问题,因此提出基于用户日志分析的搜索引擎相关排序算法优化研究。通过构建搜索引擎排序算法的向量空间检索模型来预估排序算法迭代向量,按照用户关注点的不同进行迭代向量分类集合计算,以便求出用户兴趣向量,进行用户兴趣搜索分类,最后由于受分类影响降低了排序结果相关度较低的网页点击率,因此引入时间反馈因子优化迭代排序计算。经实验证明,基于用户日志分析的搜索引擎相关排序算法有效提高了搜索结果的相关性,因此具有更强的排序能力。

基于行为分析的Web日志用户识别算法

文章提出了一种Web日志分析中数据预处理阶段用户识别的新算法。这种算法基于用户浏览行为的建模,能够很好地处理同一用户在不同地点上网情况下的用户识别问题。本算法通过归一化的支持度指标来选择最能代表用户浏览行为的行为模式,并用布尔编码的方式提取特征。用户间的相似度采用余弦相似方法计算,并利用KNN(K=1)的分类方法来识别用户。在特定构造的数据集上的实验表明文章提出的算法能够不依赖于IP信息识别用户并具有较好的识别率。

电力营销系统海量用户行为日志安全分析技术研究

随着电力体制改革和能源互联网不断推进,营销系统在电力企业生产支撑中的作用日益关键,一旦遭到攻击、破坏将对企业、社会和国家造成十分严重的影响。本文在对国内某电力企业营销系统原始日志分析的基础上,对原始日志进行数据清理,去除噪声记录、提取关键特征,形成适合数据挖掘的日志格式,据此开展海量用户行为日志安全分析工作,并利用统一安全信息检索平台完成了可视化展现,并针对后续深入的数据挖掘工作给出了研究方向。

中文搜索引擎事务类检索的有效转换研究

中文搜索引擎事务类检索的有效转换是在网络检索分类的基础上,以用户事务类检索提问为研究对象,对其形式特点、需求类型、表达方式和组成要素等进行多维度的分析。提出利用词汇控制等手段,通过编制要素词表、提问要素加权的方式来实现检索转换,将检索需求表达不确切或不适合现有搜索引擎检索匹配策略的检索提问转换成更有效的检索提问。