个性化跨语言学术搜索技术研究

学术搜索引擎是一种行业化的搜索引擎,但因其缺乏个性化的服务,使得用户的学术文献检索效率低下,海量的数字学术资源得不到充分利用。本文使用Google翻译,研究基于机器翻译的中、英、俄、法和西班牙等五个语种跨语言学术检索。在跨语言学术搜索的基础上研究个性化检索技术,提出一种基于聚类的个性化信息检索方法：通过观察用户对搜索结果聚类的点击行为,生成并更新用户实时兴趣模型,采用余弦夹角公式计算用户实时兴趣模型与搜索返回结果的相似度,根据相似度大小,为用户提供个性化重排序的搜索返回结果。实验结果证明了提出方法的有效性。