本文選題：搜索引擎 + 個(gè)性化服務(wù)��； 參考：《微電子學(xué)與計(jì)算機(jī)》2006年03期

【摘要】：文章采用了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),從提交更精確地反映用戶興趣的檢索串入手,研究如何提高搜索引擎查準(zhǔn)率。文中采用決策樹(shù)方法進(jìn)行學(xué)習(xí),對(duì)決策樹(shù)方法應(yīng)用于網(wǎng)頁(yè)檢索中出現(xiàn)的幾個(gè)問(wèn)題:缺少屬性值的訓(xùn)練實(shí)例處理問(wèn)題;如何使不同權(quán)值的屬性,具有不同的表現(xiàn)力問(wèn)題;樹(shù)的重建問(wèn)題;過(guò)度擬合問(wèn)題;擴(kuò)充檢索串返回的網(wǎng)頁(yè)時(shí),屬性值的取舍問(wèn)題等進(jìn)行了分析和研究,給出了具體的解決方法。性能提高后的決策樹(shù),用驗(yàn)證集檢驗(yàn),正確率由70%提高到75.4%,較好地學(xué)習(xí)到了用戶的興趣。
[Abstract]:This paper uses machine learning technology to study how to improve the precision of search engine by submitting a more accurate retrieval string that reflects the user's interest. In this paper, the decision tree method is used to study several problems that appear in the application of decision tree method in web search: how to deal with the problem of lack of attribute value training example, how to make the attribute of different weight value have different expressive power, and how to make the attribute of different weight value have different expressive power. Tree reconstruction problem, over-fitting problem, extended search string return page, attribute value selection problem are analyzed and studied, and specific solutions are given. The accuracy of the improved decision tree is improved from 70% to 75.4%, and the user's interest is well studied.
【作者單位】： 廣東工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院 廣東工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院
【基金】：廣東省自然科學(xué)基金資助(970237)
【分類號(hào)】：TP18

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1927304