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个性化搜索引擎是一种用户驱动网页排名结果的优化方式。基于本体和语义网,用户建模可以作出准确的查询结果,它包括：限定搜索方式、过滤搜索结果,以及成为搜索过程等3种方式。因此,个性化搜索引擎用户模型可被视为用户驱动个性化搜索服务的模型。研究结论是整合前人研究并且提出＂用户行为（用户兴趣、用户偏好、用户查询记录）-用户文档（用户行为与关键词组）-用户建模（相关性算法与排名算法）-个性化服务＂的新模型,可作为数字图书馆发展个性化搜索引擎的指引。 相似文献
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传统信息检索技术满足了人们一定的需要,但由于其通用的性质,仍然不能满足不同背景、不同目的和不同时期的查询请求,个性化搜索引擎技术就显得越来越重要。文章主要介绍了个性化搜索引擎技术的研究现状,并讨论了个性化搜索引擎技术将来的研究方向。 相似文献
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提出了一种改进用户浏览行为的用户兴趣模型,该模型综合考虑了用户对页面的浏览行为、用户的长期兴趣和短期兴趣。将这种改进的用户兴趣模型应用于个性化搜索引擎系统中,详述了系统的基本框架、系统基本功能模块,开发了一个演示系统IUBPSES。模拟实验显示：利用该改进用户兴趣模型的搜索引擎系统进行关键词搜索,其搜索效果优于＇-3前主流搜索引擎系统。最后,指出了需要改进和进一步研究方向。 相似文献
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上下文对用户搜索行为的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
用户的搜索是在特定搜索上下文中进行的,虽然个性化搜索、社会化搜索可以利用一部分上下文信息,但有时搜索效果因搜索引擎未有效利用其他上下文信息而让人无法接受.论文采用发放问卷调查的方式,探索上下文信息对用户搜索行为的影响.首先针对用户上下文、查询上下文、页面上下文分别设计一定数量的调查题目;其次在新浪等五个网站发放问卷,收集为期一个月的互联网用户反馈结果,得到数据集;最后,分析三类Web上下文信息对用户搜索行为的影响.结果显示:查询上下文影响权重最大、用户上下文次之、页面上下文的影响最小,这一结果可为有效利用上下文信息提供一定的借鉴作用. 相似文献
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智能搜索引擎的提出引发了新一轮搜索引擎革命,然而其实现还有一定的困难。以目前非常成熟的PageRank技术为基础进行改进,构建基于个人需要的PageRank算法,可以实现智能搜索引擎所需要的多种个性化功能。目前在大型广域搜索引擎上建立个性化的智能搜索引擎还比较困难,而高校图书馆在信息规模、用户基础和运行条件上都有建立智能搜索引擎的优势。对目前的高校图书馆检索系统进行一定的改进,可以实现智能搜索引擎的个性化功能。 相似文献
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针对具体行业运用领域的需求,采用机器学习的方法对Web内容进行分析和挖掘并提供个性化服务是搜索引擎的一个重要发展趋势.从搜索引擎的通过原理出发,针对通用搜索引擎存在问题,构建基于垂直搜索引擎的个性化信息体系结构,结合用户共同兴趣模型与Hopfield Net Spider搜索策略实现用户个性化信息服务. 相似文献