本文選題：向量空間模型 + TF-IDF��； 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用》2014年S2期

【摘要】：針對互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎環(huán)境中,基于海量搜索歷史數(shù)據(jù)分析用戶興趣的問題,提出一種改進(jìn)的用戶興趣模型。該模型根據(jù)用戶搜索的歷史數(shù)據(jù),結(jié)合向量空間模型(VSM)和TF-IDF算法,遞歸地回溯出用戶興趣權(quán)重列表。為解決用戶興趣變化和時(shí)間性能的問題,該模型引入時(shí)間遺忘機(jī)制進(jìn)行動態(tài)更新,并在Hadoop分布式系統(tǒng)架構(gòu)下利用Map Reduce分布式編程模型進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)的用戶興趣模型的查準(zhǔn)率和召回率都能達(dá)到50%,具有較好的可行性和可用性。
[Abstract]:To solve the problem of analyzing users' interest based on massive search history data in Internet search engine environment, an improved user interest model is proposed. Based on the historical data of user search and the combination of vector space model (VSM) and TF-IDF algorithm, the model recursively traces the list of user interest weights. In order to solve the problem of user interest change and time performance, the model introduces the time forgetting mechanism to update dynamically, and is implemented under Hadoop distributed system architecture using Map reduce distributed programming model. The experimental results show that the precision and recall rate of the improved user interest model can reach 50%, which has good feasibility and availability.
【作者單位】： 東華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：東華大學(xué)勵(lì)志計(jì)劃項(xiàng)目(B201312)
【分類號】：TP391.3

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前5條

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【共引文獻(xiàn)】

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相關(guān)會議論文 前2條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前3條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

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【二級參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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3 蔣，

本文編號：2083303