發(fā)布時間：2017-12-23 19:12

  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大眾化的操作來判斷網(wǎng)頁的重要程度，雖然中間采用了基于瀏覽量、引用量、PageRank等權(quán)重的算法來提高搜索效果。但是無法滿足基于個人的個性化搜索。搜索內(nèi)容無法根據(jù)個人興趣或者個人的知識背景進(jìn)行排序。 為了解決上述無法為用戶提供個性化需求的問題。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算用戶對網(wǎng)頁的興趣度。將興趣度和搜索引擎自身返回的網(wǎng)頁權(quán)重來綜合排序。實驗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，特別是針對于那些搜索經(jīng)驗豐富或者搜索水平比較高的用戶來說，效果越來越好。但是在實際過程中，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，并且有些越來越差。為了解決這個問題，，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協(xié)助普通用戶。在獲取專家算法中，還對原有的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)過實驗驗證，其平均搜索效率要比單獨只加入用戶本身用戶行為的算法要高。 為了驗證算法，開發(fā)了一個原型系統(tǒng)，通過模擬用戶和專家的行為來進(jìn)行實驗。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。同時加入了專家行為之后的平均搜索效率要比單獨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)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP391.3

【參考文獻(xiàn)】

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1 王蘇;馬革新;劉豐年;唐偉;;關(guān)于個性化搜索引擎中用戶興趣模型的研究[J];長沙大學(xué)學(xué)報;2013年05期

2 于施洋;王建冬;;政府網(wǎng)站分析進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代[J];電子政務(wù);2013年08期

3 董志安;呂學(xué)強;;基于百度搜索日志的用戶行為分析[J];計算機應(yīng)用與軟件;2013年07期

4 周豐;;基于用戶查詢偏好的搜索排序算法[J];電腦知識與技術(shù);2013年11期

5 趙潔;莫贊;劉洪偉;張沙清;董振寧;;基于知識粒度的約簡在Web使用挖掘中的應(yīng)用研究[J];現(xiàn)代圖書情報技術(shù);2013年02期

6 林欣;溫傳林;韓立新;;一種元搜索主題偏好的排序算法[J];計算機技術(shù)與發(fā)展;2013年02期

7 張美珍;王治瑩;;基于用戶查詢意圖的搜索排序算法[J];天津理工大學(xué)學(xué)報;2012年03期

8 劉慶和;梁正友;;一種基于信息增益的特征優(yōu)化選擇方法[J];計算機工程與應(yīng)用;2011年12期

9 彭鴻儒;余小鵬;;Web客戶端用戶行為數(shù)據(jù)收集研究[J];軟件導(dǎo)刊;2011年02期

10 周彩蘭;王鵬;;基于空間向量模型的用戶建模算法改進(jìn)[J];計算機與數(shù)字工程;2010年02期

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本文編號：1325127