【摘要】：隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),如何管理、利用互聯(lián)網(wǎng)中已存在的海量數(shù)據(jù)成為當(dāng)下的熱點(diǎn)。每天用戶對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的使用都產(chǎn)生大量的歷史數(shù)據(jù),但一般的搜索引擎并不會(huì)利用這些數(shù)據(jù),其檢索的結(jié)果也通常無(wú)法滿足用戶的個(gè)性化需求。因此,個(gè)性化檢索系統(tǒng)已經(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)新技術(shù)中的一個(gè)研究熱點(diǎn)。本文首先介紹了查詢-概念二分圖理論,通過(guò)分析其中對(duì)查詢權(quán)重設(shè)計(jì)不合理的問(wèn)題,提出以查詢?yōu)閱挝粍澐钟脩魹g覽歷史。本文利用從用戶歷史中抽取的概念描述查詢,對(duì)于查詢本文在計(jì)算其權(quán)重時(shí)參考了查詢使用的時(shí)間、出現(xiàn)的先后次序等因素。用戶興趣建模過(guò)程中本文通過(guò)聚類算法將相似的查詢組合在一起,降低了用戶興趣模型的維度,使得每個(gè)查詢?cè)谀Ｐ椭械谋壤雍侠怼Ｔ谀Ｐ痛鎯?chǔ)和更新問(wèn)題上,本文提出自己了的存儲(chǔ)格式、更新算法。最后,利用構(gòu)建的個(gè)性化檢索原型系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了用戶瀏覽歷史的捕捉,通過(guò)模擬用戶的瀏覽過(guò)程驗(yàn)證了以查詢?yōu)閱挝粚?duì)用戶興趣的描述更合理。在與其他建模算法的對(duì)比中證明了本文提出的建模算法能夠獲得更為優(yōu)秀的興趣模型。系統(tǒng)運(yùn)行的結(jié)果體現(xiàn)了本文設(shè)計(jì)的更行算法也較為合理。
[Abstract]:With the arrival of big data era, how to manage and utilize the huge amount of data in the Internet has become a hot spot. Every day, users produce a lot of historical data for the use of Internet products, but general search engines do not use these data, and their retrieval results are usually unable to meet the personalized needs of users. Therefore, personalized retrieval system has become a research hotspot in the new Internet technology. This paper first introduces the theory of query-concept bipartite graph. By analyzing the unreasonable design of query weights, this paper proposes to divide the browsing history of users with query as a unit. In this paper, we use the concept extracted from the user history to describe the query. For the query, we refer to the time used in the query, the order of occurrence and other factors in the calculation of the weight of the query. In the process of user interest modeling similar queries are combined by clustering algorithm which reduces the dimension of user interest model and makes the proportion of each query in the model more reasonable. In the problem of model storage and updating, this paper proposes its own storage format and update algorithm. Finally, the user's browsing history is captured by using the personalized retrieval prototype system, and the user's interest is described more reasonably by simulating the user's browsing process. In comparison with other modeling algorithms, it is proved that the proposed modeling algorithm can obtain better interest model. The result of the system operation shows that the algorithm designed in this paper is more reasonable.
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.3

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 李峰;裴軍;游之洋;;基于隱式反饋的自適應(yīng)用戶興趣模型[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2008年09期

2 賴玉霞;劉建平;;K-means算法的初始聚類中心的優(yōu)化[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2008年10期

3 王國(guó)霞;劉賀平;;個(gè)性化推薦系統(tǒng)綜述[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2012年07期

4 蒲國(guó)林;楊清平;王剛;邱玉輝;;基于語(yǔ)義的個(gè)性化用戶興趣模型[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2008年07期

5 顧其威;郭鵬;潘鋒;;手機(jī)廣告推薦中的用戶興趣建模研究[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2012年02期

6 郝水龍;吳共慶;胡學(xué)鋼;;基于層次向量空間模型的用戶興趣表示及更新[J];南京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年02期

7 王留正;何振峰;;基于全局性分裂算子的進(jìn)化K-means算法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2012年11期

8 宋艷娟;陳振標(biāo);;個(gè)性化檢索系統(tǒng)中用戶興趣模型的研究[J];計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程;2013年02期

9 潘金貴,胡學(xué)聯(lián),李俊,張靈玲;一個(gè)個(gè)性化的信息搜集Agent的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J];軟件學(xué)報(bào);2001年07期

10 仝雪姣;孟凡榮;王志曉;;對(duì)k-means初始聚類中心的優(yōu)化[J];計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì);2011年08期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 余軼軍;Web訪問(wèn)信息挖掘若干關(guān)鍵技術(shù)的研究[D];浙江大學(xué);2006年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前9條

1 尉建興;基于Lucene搜索引擎的研究與應(yīng)用[D];太原理工大學(xué);2011年

2 戴雪梅;面向購(gòu)物的聚類搜索引擎的研究與實(shí)現(xiàn)[D];北京交通大學(xué);2011年

3 馮子威;用戶興趣建模的研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2010年

4 馬恩穹;基于Web數(shù)據(jù)挖掘的個(gè)性化搜索引擎研究[D];南京理工大學(xué);2012年

5 李愛(ài)明;個(gè)性化搜索引擎用戶模型研究[D];華中師范大學(xué);2007年

6 陳抒然;面向個(gè)性化服務(wù)的用戶興趣建模及應(yīng)用研究[D];重慶大學(xué);2007年

7 孟慶順;Web信息檢索結(jié)果聚類系統(tǒng)的研究[D];天津大學(xué);2007年

8 鄒博偉;個(gè)性化信息檢索中用戶興趣模型的研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2009年

9 郝水龍;面向個(gè)性化服務(wù)的用戶興趣模型表示及更新研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2012年

，

本文編號(hào)：2367165