本文關(guān)鍵詞：基于用戶檢索意圖的元搜索引擎研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)每天都以人們所無法想象的速度衍生,網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的海量生產(chǎn)與高速傳播,已使現(xiàn)有信息檢索技術(shù)顯得不盡人意。雖然信息檢索水平已得到了很大的提高,然而面對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng),各檢索工具的覆蓋面、查準(zhǔn)率逐步下滑。海量數(shù)據(jù)背景下,現(xiàn)有的搜索引擎已經(jīng)完全不能滿足用戶對(duì)信息檢索系統(tǒng)“準(zhǔn)確性”、“高效性”的檢索需求。為了獲取準(zhǔn)確的信息,用戶只能通過花費(fèi)大量時(shí)間,多次調(diào)用不同的檢索工具。元搜索引擎的出現(xiàn)在一定程度上緩和了單個(gè)搜索引擎“查全率”低的矛盾,但以冗長(zhǎng)的結(jié)果列表形式為用戶呈現(xiàn)出各搜索引擎的檢索結(jié)果,使得用戶再次陷入“查詢結(jié)果過載”的困境。為有效地提高檢索系統(tǒng)的“查準(zhǔn)率”、“查全率”,將數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能技術(shù)應(yīng)用于信息檢索,實(shí)現(xiàn)檢索工具的人性化、智能化已成為解決信息獲取矛盾的新方案。構(gòu)建中文搜索引擎,其中一項(xiàng)重要的技術(shù)指標(biāo)就是:查詢語句的語義理解,通過對(duì)查詢語句進(jìn)行語義分析,明確用戶實(shí)際的信息需求�；谟脩舨樵円鈭D提供信息查找服務(wù)可以極大程度地提高查詢結(jié)果的質(zhì)量。元搜索引擎的構(gòu)建必須明確信息檢索的工作過程和各機(jī)制的內(nèi)部實(shí)現(xiàn)原理,了解國(guó)內(nèi)外關(guān)于元搜索的研究和發(fā)展水平,同時(shí)還應(yīng)把握信息檢索工具今后的發(fā)展趨勢(shì)。本論文的主要研究工作為:首先,基于自然語言處理技術(shù)分析用戶檢索意圖,明確用戶查詢目的,提取用戶查詢關(guān)鍵詞;基于開放目錄樹,分析用戶檢索主題,然后依據(jù)主題相關(guān)性為用戶提供搜索引擎調(diào)度策略;其次,基于投票理論計(jì)算各記錄的全局相關(guān)性;然后,基于改進(jìn)的后綴樹算法對(duì)Web檢索結(jié)果進(jìn)行層次化聚類,利用特征詞的共現(xiàn)頻率和用戶查詢意圖關(guān)鍵詞提取類標(biāo)識(shí),依次遞歸生成層次化聚類結(jié)果。
【關(guān)鍵詞】：元搜索 用戶意圖識(shí)別 層次化聚類
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 緒論10-17
• 1.1 研究背景與意義10-12
• 1.2 相關(guān)研究進(jìn)展和文獻(xiàn)綜述12-15
• 1.2.1 識(shí)別用戶檢索意圖12-13
• 1.2.2 成員搜索引擎調(diào)度策略13-14
• 1.2.3 檢索結(jié)果的合成顯示14-15
• 1.3 論文的主要研究?jī)?nèi)容15-16
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)16-17
• 第2章 相關(guān)技術(shù)概述17-25
• 2.1 搜索引擎17-21
• 2.1.1 搜索引擎的結(jié)構(gòu)與原理17-18
• 2.1.2 搜索引擎的分類18-19
• 2.1.3 檢索結(jié)果的排序19-20
• 2.1.4 淺析第三代搜索引擎20-21
• 2.2 元搜索引擎21-22
• 2.2.1 元搜索引擎的結(jié)構(gòu)與原理21
• 2.2.2 元搜索引擎的分類21-22
• 2.2.3 元搜索引擎的發(fā)展趨勢(shì)22
• 2.3 聚類技術(shù)22-24
• 2.4 本章小結(jié)24-25
• 第3章 檢索意圖識(shí)別與調(diào)度策略25-38
• 3.1 檢索模型25-26
• 3.2 用戶檢索意圖的理解與識(shí)別26-32
• 3.2.1 語義復(fù)雜度分析27-29
• 3.2.2 多關(guān)鍵詞分析29-32
• 3.2.3 用戶檢索信息的融合32
• 3.3 成員搜索引擎調(diào)度策略32-37
• 3.3.1 成員搜索引擎選擇算法33-34
• 3.3.2 主題相關(guān)性調(diào)度34-37
• 3.4 本章小結(jié)37-38
• 第4章 結(jié)果的整合與層次顯示38-51
• 4.1 整合算法簡(jiǎn)述38-41
• 4.1.1 基于位置信息的整合方法38-39
• 4.1.2 基于相關(guān)度的整合方法39-40
• 4.1.3 基于內(nèi)容的整合方法40
• 4.1.4 檢索結(jié)果的去重40-41
• 4.2 元搜索引擎結(jié)果的整合41-44
• 4.2.1 檢測(cè)無效鏈接41
• 4.2.2 成員搜索引擎權(quán)值設(shè)置41-42
• 4.2.3 根據(jù)位置信息為文檔打分42
• 4.2.4 內(nèi)容相關(guān)性計(jì)算42-43
• 4.2.5 冗余結(jié)果消重43
• 4.2.6 檢索結(jié)果的相關(guān)性43-44
• 4.3 層次化顯示44-50
• 4.3.1 聚類算法簡(jiǎn)述45-47
• 4.3.2 層次聚類算法47-50
• 4.4 本章小結(jié)50-51
• 第5章 實(shí)驗(yàn)與總結(jié)51-58
• 5.1 實(shí)驗(yàn)51-56
• 5.2 總結(jié)與展望56-58
• 5.2.1 總結(jié)56-57
• 5.2.2 展望57-58
• 參考文獻(xiàn)58-61
• 致謝61

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