基于CBR的協(xié)同Web搜索研究.pdf

1、太原理工大學博士研究生學位論文基于CBR的協(xié)同Web搜索研究摘要隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，W己b站點和用戶數(shù)量劇增，WWW已經(jīng)發(fā)展成為包含著巨量信息資源和用戶的復雜網(wǎng)絡，起著為全世界人們實現(xiàn)信息傳遞和共享的作用。然而，海量的信息、導致了“信息過載”，使用戶常常在信息的海洋中迷失方向，越來越難以高效地獲取自己需要的特定信息。為此，近年來Web搜索越來越受到人們的重視，成為計算機領(lǐng)域基本的研究問題之一。其中，個性化W己b搜索、社會化搜索、協(xié)

2、同W七b搜索是目前最受關(guān)注的幾個主要問題。一般來說，用戶搜索過程產(chǎn)生的搜索歷史、個人收藏等是極其重要的經(jīng)驗信息。隨著W己b2.0時代的到來，萬維網(wǎng)上涌現(xiàn)出大量其他形式的用戶搜索經(jīng)驗，如各類標簽、投票、評論等等。若通過合理的方式感知、組織并利用它們，將有可能進一步幫助用戶提高獲取信息的能力。然而，一方面，由于專家級別的用戶擁有一定的專業(yè)知識或較強的搜索技巧，往往能較快地找到滿意的信息，產(chǎn)生的搜索經(jīng)驗質(zhì)量很高，是最有價值的資源另一方面，用戶

3、搜索經(jīng)驗作為一種經(jīng)驗信息，可借鑒案例推理(Case一BasedReasoning，cBR)的方法進一步處理。為此，本文作者基于案例推理，探索協(xié)同專家進行web搜索過程中涉及的用戶搜索經(jīng)驗的獲取、表示、組織、利用以及異常數(shù)據(jù)處理等方面的問題。具體來說，主要完成以下工作:(1)在回顧目前W亡b搜索技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀及遇到的問題后，總結(jié)和分析了目前辦同W亡b搜索研究現(xiàn)狀，指出了目前研究中存在的問題與不足，并總結(jié)了未來研究重點。在此基礎上，第一，通過

4、對傳統(tǒng)Web搜索引擎的發(fā)太原理工大學博士研究生學位論文采樣特異性因子(SampledPecuharityFact，SPF)的概念，設計了基于sPF的異常檢測算法，并進行實驗。結(jié)果表明，采樣特異性因子能代替其他特異性因子用于提高算法的性能，適合實時異常檢測。而后，介紹了一種社區(qū)自動推薦方法和設計了一種基于SPF的搜索經(jīng)驗庫在線維護方法。臨)原型系統(tǒng)?；谏鲜鲅芯刻岢龅南嚓P(guān)模型、算法、方法等，本文作者實現(xiàn)了Whitesun內(nèi)嵌式協(xié)同Web搜