本文選題：搜索引擎　切入點(diǎn)：個(gè)性化排序　出處：《計(jì)算機(jī)工程》2017年09期

【摘要】：目前多數(shù)個(gè)性化排序算法未考慮用戶興趣隨時(shí)間產(chǎn)生的漂移變化,從而影響排序質(zhì)量。為此,提出一種融合用戶興趣衰減的個(gè)性化排序算法。利用傳統(tǒng)個(gè)性化排序算法的用戶興趣模型,及用戶搜索興趣的變化規(guī)律,分析搜索興趣程度的時(shí)間衰減性,以人類遺忘曲線為基礎(chǔ)給出適合搜索興趣變化的指數(shù)遺忘函數(shù),并將其運(yùn)用到傳統(tǒng)個(gè)性化排序算法中。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與基于興趣模型的個(gè)性化排序算法相比,該算法能提高個(gè)性化搜索引擎的查準(zhǔn)率。
[Abstract]:At present, most personalized sorting algorithms do not take into account the drift of user interest over time, thus affecting the sorting quality.Therefore, a personalized sorting algorithm is proposed, which combines the decay of user interest.By using the user interest model of the traditional personalized sorting algorithm and the changing law of the user's search interest, the time decay of the search interest degree is analyzed, and the exponential forgetting function suitable for the search interest variation is given based on the human forgetting curve.It is applied to the traditional personalized sorting algorithm.The experimental results show that compared with the personalized sorting algorithm based on interest model, this algorithm can improve the precision of personalized search engine.
【作者單位】： 西安理工大學(xué)自動(dòng)化與信息工程學(xué)院;
【分類號】：TP391.3

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本文編號：1698530