本文關(guān)鍵詞： 搜索引擎 粒子群優(yōu)化算法 最小二乘支持向量機(jī) 搜索引擎架構(gòu) 搜索意圖　出處：《計算機(jī)工程與設(shè)計》2014年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為解決用戶搜索意圖識別問題,提出了將改進(jìn)型PSO-LSSVM算法用于搜索引擎分類意圖識別,在傳統(tǒng)的搜索引擎架構(gòu)上加入了用戶搜索意圖識別模塊以及所需的語料特征庫。對PSO算法的局部搜索與全局搜索兩個方面進(jìn)行了改進(jìn),用于用戶搜索意圖識別處理器的參數(shù)設(shè)置;對搜索意圖識別器訓(xùn)練集的獲取和處理等問題做了相關(guān)討論。通過實驗對該方法以及理論架構(gòu)進(jìn)行驗證,驗證結(jié)果表明,相比普通的搜索引擎,基于該架構(gòu)的搜索引擎在一定程度上較好地預(yù)測出用戶的搜索意圖,對用戶的搜索意圖識別問題研究具有啟示意義。
[Abstract]:In order to solve the problem of user search intention recognition, an improved PSO-LSSVM algorithm is proposed for search engine classification intention recognition. In the traditional search engine architecture, the user search intention recognition module and the required corpus feature library are added. The local search and global search of PSO algorithm are improved. A parameter setting for user search intention identification processor; The acquisition and processing of the training set of the search intention recognizer are discussed. The experimental results show that the method and the theoretical framework are compared with the common search engine. The search engine based on this architecture can predict the user's search intention to a certain extent, and it has enlightening significance to the research of user's search intention recognition.
【作者單位】： 貴州師范大學(xué)貴州省信息與計算科學(xué)重點(diǎn)實驗室;
【基金】：貴州省工業(yè)攻關(guān)基金項目(黔科合GY字[2008]3009) 貴州省科學(xué)技術(shù)基金項目(黔科合J字[2011]2213) 貴州師范大學(xué)2012年度自然科學(xué)類學(xué)生科研基金重點(diǎn)基金項目(201219)
【分類號】：TP391.3
【正文快照】： 0引言如何使搜索結(jié)果快速準(zhǔn)確盡可能的符合搜索者的意圖,是現(xiàn)階段需要解決的問題。關(guān)于搜索意圖識別問題,前人已經(jīng)做過相關(guān)的研究,如文獻(xiàn)[1]中提出利用搜索上下文來預(yù)測用戶的搜索意圖,該方法雖在一定程度上可以達(dá)到用戶搜索意圖識別的目的,但是存在相關(guān)技術(shù)缺陷,如,當(dāng)使用上

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前4條

1 王鋒;王偉;張t，

本文編號：1464180