本文關(guān)鍵詞：基于用戶行為分析的搜索排序算法研究　出處：《華中科技大學(xué)》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：目前主流搜索引擎主要是通過(guò)大眾化的操作來(lái)判斷網(wǎng)頁(yè)的重要程度，雖然中間采用了基于瀏覽量、引用量、PageRank等權(quán)重的算法來(lái)提高搜索效果。但是無(wú)法滿足基于個(gè)人的個(gè)性化搜索。搜索內(nèi)容無(wú)法根據(jù)個(gè)人興趣或者個(gè)人的知識(shí)背景進(jìn)行排序。 為了解決上述無(wú)法為用戶提供個(gè)性化需求的問(wèn)題。這里提出了基于用戶行為的搜索排序算法。該算法首先構(gòu)建用戶行為模型，利用構(gòu)建的用戶行為模型計(jì)算用戶對(duì)網(wǎng)頁(yè)的興趣度。將興趣度和搜索引擎自身返回的網(wǎng)頁(yè)權(quán)重來(lái)綜合排序。實(shí)驗(yàn)證明加入了用戶自身行為的搜索排序在多數(shù)情況下以及平均情況下比未加入用戶行為好。 基于用戶行為的搜索排序主要以用戶行為為中心，多數(shù)情況下都比較好，特別是針對(duì)于那些搜索經(jīng)驗(yàn)豐富或者搜索水平比較高的用戶來(lái)說(shuō)，效果越來(lái)越好。但是在實(shí)際過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)那些新的用戶搜索效果反而比未加入用戶行為要差，并且有些越來(lái)越差。為了解決這個(gè)問(wèn)題，，這里引用了專家的特征，將具有相同興趣的用戶聚類，提取類別中的專家，利用這些具有高水平搜索技能的專家來(lái)協(xié)助普通用戶。在獲取專家算法中，還對(duì)原有的NOREN聚類算法進(jìn)行了改進(jìn)�；趯＜抑笇�(dǎo)的搜索排序算法經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，其平均搜索效率要比單獨(dú)只加入用戶本身用戶行為的算法要高。 為了驗(yàn)證算法，開發(fā)了一個(gè)原型系統(tǒng)，通過(guò)模擬用戶和專家的行為來(lái)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明，加入了用戶行為的搜索引擎比沒有加入用戶行為的搜索引擎搜索相關(guān)度有了明顯的提高。同時(shí)加入了專家行為之后的平均搜索效率要比單獨(dú)只加入用戶的行為要高。
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP391.3

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1325127