本文選題：網(wǎng)絡(luò)　切入點：用戶心理特征　出處：《計算機科學(xué)》2012年11期

【摘要】：基于人工檢索和頂置的網(wǎng)站優(yōu)化系統(tǒng)工作效率低下,響應(yīng)速度慢。為消除上述問題,提出并設(shè)計了基于互聯(lián)網(wǎng)用戶心理挖掘的網(wǎng)站深翻系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過相關(guān)網(wǎng)站及自身的觀點挖掘活動,檢索近期網(wǎng)絡(luò)熱點,并根據(jù)歷史信息對客戶需求進行測度和提取;最終將按照客戶的觀點需求和當(dāng)前熱點,從歷史數(shù)據(jù)庫中提取既往信息進行網(wǎng)站優(yōu)化。仿真實驗表明,該系統(tǒng)能夠較好地實現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)用戶心理挖掘及網(wǎng)站的搜索引擎優(yōu)化,提高網(wǎng)站點擊率。
[Abstract]:The website optimization system based on manual retrieval and topping is inefficient and slow to respond. In order to eliminate the above problems, This paper puts forward and designs a website deep-flip system based on psychological mining of Internet users, which retrieves the recent network hot spots through related websites and their own viewpoint mining activities, and measures and extracts the customer's needs according to the historical information. Finally, according to the customer's point of view and the current hot spot, the past information will be extracted from the historical database to optimize the website. The simulation experiment shows that the system can realize the psychological mining of Internet users and the search engine optimization of the website. Increase the click rate of the website.
【作者單位】： 西南財經(jīng)大學(xué)信息學(xué)院&金融研究院;
【基金】：教育部人文社科項目(10YJCZH169) 四川省金融智能與金融工程重點實驗室項目(FIFE2010-P05) 西南財經(jīng)大學(xué)校管課題(2010XG068)資助
【分類號】：TP311.13;TP393.092

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1665847