本文關(guān)鍵詞： Multi-Agent 個性化檢索 移動搜索 興趣模型 上下文　出處：《湖南大學(xué)》2013年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與通信技術(shù)的快速發(fā)展，移動搜索以其便利性、準(zhǔn)確性、個性化等突出優(yōu)點(diǎn)備受關(guān)注。如何利用移動設(shè)備從海量信息中檢索出有用的信息已成為一個非常重要的研究課題。由于移動用戶查詢用詞與文檔關(guān)鍵詞匹配程度較低，導(dǎo)致查詢的結(jié)果并不理想，提供的內(nèi)容也沒有針對性，難以滿足用戶的需求。因此，研究如何提高移動用戶的個性化檢索精度就具有了重要的理論意義和實(shí)用價值。然而要向移動用戶提供比較精確的個性化信息服務(wù)，關(guān)鍵在于了解用戶興趣，并準(zhǔn)確的建立用戶興趣模型。 首先，本文分析個性化信息服務(wù)與Agent相關(guān)理論，然后，通過用戶Agent作為建模工具，以用戶為中心，基于領(lǐng)域特征，借助基于主題偏好向量的網(wǎng)頁差異與檢索名詞的差異化策略等有效方法挖掘出用戶偏好興趣模型。 然后，針對移動用戶的特殊性，給出基于用戶上下文信息擴(kuò)展的移動檢索算法，利用移動用戶周圍的上下文信息來擴(kuò)展用戶查詢，該算法基于位置服務(wù)LBS獲取用戶周圍信息，計(jì)算實(shí)體與查詢之間相關(guān)性，，最后選取相關(guān)性高的詞語來擴(kuò)展用戶查詢，完善查詢請求并提高了查詢結(jié)果的查準(zhǔn)率。 接下來，研究個性化排序算法，加入結(jié)果反饋機(jī)制，結(jié)合模型給出針對移動用戶的個性化搜索算法，優(yōu)化檢索結(jié)果的排序，能針對不同用戶的檢索輸入給出個性化的領(lǐng)域檢索服務(wù)輸出，把用戶感興趣的網(wǎng)頁置于前面，能有效的提高搜索的精確度，并根據(jù)相關(guān)反饋機(jī)制更新用戶興趣模型。 最后，利用智能Agent其自治性、學(xué)習(xí)性及通信協(xié)調(diào)等特性設(shè)計(jì)移動個性化搜索引擎原型，將龐大而又復(fù)雜的系統(tǒng)分割成多個獨(dú)立自治的智能體模塊，并開發(fā)出核心模塊進(jìn)行仿真模擬實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，加入上下文信息擴(kuò)展算法后在檢索結(jié)果的精度上比傳統(tǒng)檢索結(jié)果要好，并且用戶對改進(jìn)后的系統(tǒng)的滿意度要比之前要提高10%-25%。
[Abstract]:With the rapid development of computer network and communication technology , mobile search has attracted much attention for its convenience , accuracy , personalization and so on . How to use mobile equipment to retrieve useful information from mass information has become a very important research topic . Firstly , this paper analyzes the theory of personalized information service and agent , then uses user agent as the modeling tool , user - centered , domain - based feature , and finds out the user preference interest model by using the difference of web pages based on the theme preference vector and the differentiation strategy of the search term . then , aiming at the particularity of mobile users , a mobile search algorithm based on user context information extension is presented , and the user query is extended by utilizing the context information around the mobile user , the algorithm is based on the location service LBS to acquire the information around the user , calculates the correlation between the entity and the query , and finally selects the words with high correlation to expand the user query , improve the query request and improve the accuracy rate of the query result . next , a personalized ranking algorithm is researched , a result feedback mechanism is added , a personalized search algorithm aiming at the mobile user is given in combination with the model , the ranking of the search results is optimized , the personalized domain retrieval service output can be given for the search input of different users , the webpage of interest of the user is placed in front , the search accuracy can be effectively improved , and the user interest model is updated according to the relevant feedback mechanism . Finally , using the characteristics of autonomy , learning and communication coordination of intelligent agent to design mobile personalized search engine prototype , a large and complicated system is divided into a plurality of independent autonomous agent modules , and a core module is developed to simulate the simulation experiment . The experimental results show that the accuracy of the retrieval result is better than that of the traditional retrieval result after the context information extension algorithm is added , and the satisfaction of the user to the improved system is improved by 10 % -25 % compared with the prior retrieval result .

【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TP391.3

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1486505