个性化搜索引擎中用户模型智能调整算法的研究

个性化信息服务越来越成为信息检索领域中研究的热点。针对用户模型构造问题,文章结合手工定制建模与自动分析建模技术,利用空间向量模型表示法,提出了一种用户模型智能调整算法。模拟实验表明,该结构和算法能够有效地提高检索结果的准确度,并且具有良好的可适应性。

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。

个性化高效元搜索引擎的设计与实现

介绍了一个高效的元搜索引擎系统SMS(Smart Meta Searchcr),采用检索实例知识库对用户的检索意图进行推理,同时给出一套独特的星级排行评价策略,通过用户行为分析技术为用户提供个性化信息检索服务,以及其在未来搜索引擎个性化、智能化、专业化和多媒体搜索的发展方向所做的探索工作。

网络搜索引擎的性能优化策略和相关技术

由于检索结果的不准确性,使网络搜索引擎有时难以满足用户的查询需求。因此,在传统搜索引擎技术的基础上,采用其它理论和技术来提高搜索引擎的查准率,可以对搜索引擎进行性能优化。该文提出了几种对网络搜索引擎进行性能优化的策略,并对相关的实现技术进行了探讨。根据网络资源的权威性及其与用户查询的相关性对检索结果进行排序,可以有效提高结果的准确度;通过基于概念的信息检索技术和信息的自动分类技术可以有效地对用户查询进行语义的扩充和理解,更好地满足用户需求;实现搜索引擎的个性化查询和专业化查询,也是提高搜索引擎性能的重要途径。

一个实用型智能化元搜索引擎的设计与实现

SMS(SmartMetaSearcher)是一个高效的元搜索引擎系统,它采用检索实例知识库对用户的检索意图进行推理,同时给出一套独特的星级排行评价策略,通过用户行为分析技术为用户提供个性化信息检索服务。此外,还探讨了该搜索引擎在个性化、智能化、专业化和多媒体搜索等发展方向上所作的工作。

智能桌面元搜索引擎中个性化研究

随着WWW信息量的急剧膨胀,当前的搜索引擎已经不能够很好的满足人们信息搜索的需求,元搜索引擎作为下一代功能更强大、更具智能的方案而成为当前的研究热点。本文针对桌面搜索引擎易于获得单个用户个性化信息的特点,提出了个性化桌面元搜索引擎的解决方案,从它的体系结构到局部的技术难点都作了详细描述,同时最后给出总结和展望。

用户兴趣模型在个性化搜索引擎中的应用研究

随着信息检索技术的飞速发展,个性化和智能化逐渐成为搜索技术的发展方向。本文针对用户提交兴趣的不全面性和输入检索信息的不明确性会在一定程度上降低查准率和个性化程度的问题,将手工定制建模技术与自动建模技术相结合,引入用户群组信息,提出一种兴趣模型更新算法,从而提高查准率,使搜索结果更加满足用户个性化需求。

个性化搜索引擎中的用户兴趣模型分析与研究

针对用户兴趣模型构建问题,利用用户兴趣树描述用户兴趣,采用空间向量模型的表示方法,对构建用户个性化模型进行研究,并提出一种兴趣模型调整算法。模拟实验表明,该模型能有效提高检索结果的查准率,以满足用户个性化需求。

基于用户浏览行为的用户模型调整算法研究

个性化信息服务越来越成为信息检索领域中研究的热点。针对用户模型构造问题,文章结合手工定制建模与自动分析建模技术;并改进文档特征向量的权重计算方式,提高特征向量表示文档的能力;并结合用户浏览行为的页面反馈度计算,提出了一种用户模型智能调整算法。模拟实验表明,该结构和算法能够有效地提高检索结果的准确度,并且具有良好的可适应性。

个性化网络信息检索系统研究与实现

提出一种个性化网络信息检索系统(Personalized Internet Information Retrieval System,简称PIIRS)。在分析PIIRS目标和业务流程的基础上,给出PIIRS的整体结构,并详细说明PIIRS各组成子系统的功能及其实现。最后总结PIIRS系统的特色,并指出今后的改进方向。