【摘要】：為提高搜索引擎的個性化信息檢索能力,通過構建個人興趣搜索智能agent子系統(tǒng)SSPISIA來搜集、組織、挖掘和應用用戶的個人興趣信息。著重介紹了SSPISIA的實現(xiàn),包括邏輯組成、學習方式、工作過程以及基于頁面瀏覽時間和內(nèi)容選擇的個人興趣度量規(guī)則,并在此基礎上給出了基于SSPISIA數(shù)據(jù)收集的個人興趣增量挖掘算法。實驗表明該結構和算法不僅能夠反映用戶的長期興趣,而且能夠跟蹤用戶的短期興趣變化,具有良好的適應性,進而為實現(xiàn)搜索引擎的個性化信息檢索奠定了基礎。
[Abstract]:In order to improve the ability of personalized information retrieval of search engine, the personal interest information is collected, organized, excavated and applied by constructing the intelligent agent subsystem of personal interest search (SSPISIA). This paper mainly introduces the implementation of SSPISIA, including logical composition, learning mode, working process and personal interest measurement rules based on page browsing time and content selection. On this basis, an incremental mining algorithm of personal interest based on SSPISIA data collection is presented. Experiments show that the structure and algorithm can not only reflect the long-term interests of users, but also track the changes of short-term interests of users, and have good adaptability, thus laying a foundation for the realization of personalized information retrieval in search engines.
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學計算機科學與技術學院;中國礦業(yè)大學信息與電氣工程學院;
【基金】：國家自然科學基金重大資助項目(50674086)
【分類號】：TP391.3

【共引文獻】

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本文編號：2250896