基于相關(guān)反饋的人機對話搜索引擎系統(tǒng).pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展和廣泛普及導(dǎo)致網(wǎng)上信息爆炸性增長，如何在龐大的互聯(lián)網(wǎng)上獲得有價值的信息己成為用戶日益關(guān)注的問題。搜索技術(shù)的出現(xiàn)為用戶快速找到所需信息提供了方便。搜索引擎是一種用于幫助因特網(wǎng)用戶查詢信息的搜索工具，它以一定的策略在互聯(lián)網(wǎng)中搜集、發(fā)現(xiàn)信息，對信息進行理解、提取、組織和處理，并為用戶提供檢索服務(wù)，從而起到信息導(dǎo)航的目的。隨著搜索引擎技術(shù)不斷向前發(fā)展，搜索引擎成為用戶用來檢索網(wǎng)上信息的主要工具。 然而目前的搜索引擎仍然存

2、在不少的局限性。比如查全率低；查準(zhǔn)率低，搜索結(jié)果與請求相差較大；各搜索引擎的語法不統(tǒng)一，用戶難以掌握；檢索策略簡單，組合檢索能力差；缺乏專門面向某一學(xué)科的專題性搜索引擎；搜索引擎的智能程度還很低等。因此，搜索引擎一直在努力進行改進，搜索引擎技術(shù)正成為計算機工業(yè)界和學(xué)術(shù)界爭相研究、開發(fā)的對象。研究目的就是在不提高用戶進行檢索的難度和效率的情況下，盡量使用戶得到更有相關(guān)性、包含更多信息的網(wǎng)頁。本文正是為了這一目的所做的研究。本文設(shè)計并開發(fā)了

3、一個基于相關(guān)反饋的人機對話搜索引擎系統(tǒng)，以實現(xiàn)用戶期望的個性化查詢，提高查詢的精確度。利用用戶認為符合檢索目的和不符合檢索目的的搜索結(jié)果作為反饋信息，依據(jù)向量空間模型的原理對用戶反饋的搜索結(jié)果進行分解計算，分別得出符合用戶查詢要求和不符合用戶查詢要求的文本特征向量，根據(jù)候補網(wǎng)頁與他們的相關(guān)程度得到離用戶查詢要求更接近的候補網(wǎng)頁，作為再搜索的結(jié)果提交給用戶。這樣不僅提高了搜索引擎系統(tǒng)的準(zhǔn)確率，也避免了用戶以輸入關(guān)鍵詞的形式來進行信息反饋，