面向個性化信息檢索的用戶興趣建模研究與實現(xiàn).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本文主要研究個性化信息檢索的基礎和核心--用戶興趣建模。 本文的主要工作如下： 1.針對向量空間模型表示用戶興趣，在準確性和全面性上存在的問題，而且不考慮用戶興趣的多樣性，提出了基于層次性向量空間模型來表示用戶的興趣。實驗表明，該種方法可以比較準確、全面的表示用戶的興趣。 2.在分析了基于網(wǎng)頁駐留時間和瀏覽次數(shù)計算網(wǎng)頁興趣度的算法的基礎上，針對這種算法沒有考慮網(wǎng)頁的大小，提出基于瀏覽速度計算網(wǎng)頁興趣度的算法。設計

2、實驗并比對實驗數(shù)據(jù)，結(jié)果表明基于瀏覽速度計算網(wǎng)頁的興趣度更接近真實值。 3.針對用戶興趣模型層次性及擴展性的要求，采用XML存儲用戶興趣，并使用倒排索引技術建立“用戶-XML”的映射關系，可快速根據(jù)用戶名找到相應的興趣文件，提高個性化信息檢索的檢索速度。 4.提出一種改進的用戶興趣建模方案，并且，設計和實現(xiàn)了用戶興趣建模，并將建立的用戶興趣模型應用于Nutch搜索引擎，從而實現(xiàn)個性化的搜索。最后，通過實驗驗證，個性化搜索

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