移動(dòng)應(yīng)用智能搜索算法研究與應(yīng)用.pdf

1、隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展和移動(dòng)智能設(shè)備的迅速普及，特別是“NET+”概念提出之后，移動(dòng)應(yīng)用成爆炸式的增長(zhǎng)，移動(dòng)應(yīng)用已經(jīng)成為人們網(wǎng)上購物、日常出行必不可少的工具。在上千萬級(jí)的移動(dòng)應(yīng)用當(dāng)中，如何快速找到滿足自己需求的移動(dòng)應(yīng)用成為互聯(lián)網(wǎng)廠商和學(xué)術(shù)界急需研究的熱點(diǎn)難題。移動(dòng)應(yīng)用搜索引擎作為幫助用戶在大量移動(dòng)應(yīng)用中獲取滿足自身需要的應(yīng)用的有效工具，其研究、開發(fā)及推廣應(yīng)用很有必要。
　　與傳統(tǒng)文本搜索使用PageRank、TF-IDF算法相比，

2、移動(dòng)應(yīng)用搜索有具有短文本、強(qiáng)語義、長(zhǎng)尾搜索的特點(diǎn)，因此，傳統(tǒng)的PageRank、TF-IDF算法在移動(dòng)應(yīng)用搜索中并不能得出較好的搜索效果。
　　基于此，本文提出面向移動(dòng)應(yīng)用的智能搜索算法。該算法主要由應(yīng)用語義評(píng)分模塊、協(xié)同評(píng)分模塊和混合得分模塊三部分組成。在應(yīng)用語義評(píng)分模塊，結(jié)合DBSCAN算法、貝葉斯算法和相似度算法，對(duì)移動(dòng)應(yīng)用的屬性進(jìn)行學(xué)習(xí)，得出前綴匹配、后綴匹配、包含匹配、優(yōu)質(zhì)前綴、優(yōu)質(zhì)后綴、相似度評(píng)分等規(guī)則，使得搜索詞與移

3、動(dòng)應(yīng)用在語義上的匹配更加精確，解決了移動(dòng)移動(dòng)搜索“短文本”和“強(qiáng)語義”問題。在協(xié)同評(píng)分模塊，結(jié)合特定移動(dòng)應(yīng)用的下載量、星級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)得出一個(gè)協(xié)同分?jǐn)?shù)，該分?jǐn)?shù)代表所有用戶對(duì)該應(yīng)用的評(píng)價(jià)，滿足移動(dòng)應(yīng)用搜索“長(zhǎng)尾搜索”的特點(diǎn)。在混合得分模塊，綜合考慮應(yīng)用語義評(píng)分和協(xié)同評(píng)分，通過函數(shù)計(jì)算得到該移動(dòng)應(yīng)用的最終得分，避免了應(yīng)用語義評(píng)分或協(xié)同評(píng)分單個(gè)得分過高導(dǎo)致總得分過高的情況。
　　實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:本文提出的移動(dòng)應(yīng)用智能搜索算法能夠精確的搜索出用