本文關鍵詞：基于RBM的搜索引擎，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

杭州電子科技大學 碩士學位論文 基于RBM的搜索引擎 姓名：陳瑋 申請學位級別：碩士 專業(yè)：計算機軟件與理論 指導教師：陳勤 201112 杭州電子科技大學碩士學位論文 摘 要 隨著互聯(lián)網(wǎng)及移動互聯(lián)網(wǎng)技術的不斷發(fā)展，一方面是用戶和互聯(lián)網(wǎng)交互的程 度不斷加深，越來越多的用戶反饋了相當多的數(shù)據(jù)，可以從中洞悉到用戶體驗、 商業(yè)營銷、個人偏好和通常所說的人類行為，從而提供更有針對性的服務。而另 一方面，隨著信息日益豐富，如何能夠使用戶通過搜索引擎更為準確、快速的檢 索到需要的信息就成了人們普遍關注的焦點，針對搜索引擎的網(wǎng)頁排序算法的研 究就是其中的熱點之一。傳統(tǒng)的搜索引擎是基于網(wǎng)頁內(nèi)容排序，一些人為了能提 高網(wǎng)站排名，達到吸引更多用戶的目的，增加很多無效的內(nèi)容或者使用其它的方 式作弊。如何有效的利用用戶反饋的數(shù)據(jù)來改善搜索引擎的頁面排序、防止作弊、 提供更為優(yōu)質(zhì)的服務，就成了本文研究的重點。論文主要研究工作如下： 1 針對傳統(tǒng)的網(wǎng)頁排序算法中出現(xiàn)的作弊問題，研究提出一種基于受限波 Boltzmann 爾茲曼機 RestrictedMachines，簡記為RBM 的網(wǎng)頁排序算法。該算法 有機結(jié)合了RBM模型的模式識別能力，利用之前用戶反饋的信息完成學習，，調(diào) 整關鍵詞與頁面的相關系數(shù)，通過相關系數(shù)的高低完成網(wǎng)頁排序。實驗結(jié)果表明： 基于RBM的網(wǎng)頁排序算法不僅能夠合理地根據(jù)之前的用戶反饋數(shù)據(jù)為新的檢索 請求返回相關性高的檢索結(jié)果，該算法還能夠?qū)ξ礄z索

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