【摘要】：隨著信息爆炸時代的到來,海量的信息在滿足人們對各種信息需求的同時,也造成了信息泛濫、信息迷航等問題。傳統(tǒng)的搜索引擎利用查詢擴展或關(guān)鍵詞建議一定程度上解決了這個問題。但目前的關(guān)鍵詞建議并不是面向用戶興趣推薦關(guān)鍵詞,它推薦的關(guān)鍵詞是大眾關(guān)注的熱點或者是與查詢詞有包含關(guān)系的詞組,這一方面不能滿足用戶個性化需求,另一方面也間接的影響到了檢索的查全率和準確率�；诖�,本文深入開展了基于web挖掘的搜索關(guān)鍵詞建議研究。 論文首先研究和分析了現(xiàn)有web挖掘技術(shù)和搜索引擎技術(shù),對web挖掘與搜索引擎技術(shù)的結(jié)合做了可行性分析。在此基礎(chǔ)上,本文提出了基于web挖掘的搜索關(guān)鍵詞建議方法,并建立了系統(tǒng)模型,對實現(xiàn)系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)進行了深入研究。系統(tǒng)采用了基于同義詞擴展的源數(shù)據(jù)獲取方法,改進了TF×IDF權(quán)重公式,將web使用挖掘和web文本挖掘技術(shù)相結(jié)合分別應用于系統(tǒng)的源數(shù)據(jù)處理和特征詞聚類階段,論文完成了基于web挖掘的搜索關(guān)鍵詞建議系統(tǒng)的設(shè)計與開發(fā),通過對系統(tǒng)的測試分析,結(jié)果表明：該系統(tǒng)功能設(shè)計合理,在面向用戶興趣提供個性化關(guān)鍵詞建議功能上有較好的改進作用。 最后,論文指出了在源數(shù)據(jù)獲取、文本聚類算法和中文分詞技術(shù)方面還有待進一步深入研究。
[Abstract]:With the arrival of the era of information explosion, mass information not only meets the needs of people for all kinds of information, but also causes information flooding, information confusion and other problems. Traditional search engines use query extensions or keyword suggestions to solve this problem to a certain extent. However, the current keyword recommendation is not oriented to user interest, but is a hot topic of public concern or a phrase with a relationship with query words, which can not meet the personalized needs of users. On the other hand, it also indirectly affects the recall and accuracy of retrieval. Based on this, this paper deeply develops the research of search keyword suggestion based on web mining. Firstly, this paper studies and analyzes the existing web mining technology and search engine technology, and makes a feasibility analysis on the combination of web mining and search engine technology. On this basis, this paper puts forward the method of search keyword suggestion based on web mining, establishes the system model, and deeply studies the key technology to realize the system. The system adopts the method of source data acquisition based on synonym extension, improves the weight formula of TF 脳 IDF, and applies web usage mining and web text mining to the source data processing and feature word clustering stage of the system, respectively. This paper has completed the design and development of the search keyword suggestion system based on web mining. The test and analysis of the system show that the system function design is reasonable. In the user-oriented interest to provide personalized keyword advice function has a better improvement. Finally, the paper points out that further research is needed in source data acquisition, text clustering algorithm and Chinese word segmentation technology.
【學位授予單位】：中南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：TP391.3

【參考文獻】

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1 魏桂英,鄭玄軒;層次聚類方法的CURE算法研究[J];科技和產(chǎn)業(yè);2005年11期

2 李衛(wèi)疆;趙鐵軍;王憲剛;;基于上下文的查詢擴展[J];計算機研究與發(fā)展;2010年02期

3 吳強;梁繼民;楊萬海;;Web日志挖掘預處理中的用戶識別技術(shù)[J];計算機科學;2002年04期

4 李大高;程顯毅;張冬慧;;基于關(guān)聯(lián)規(guī)則與聚類算法的查詢擴展算法[J];計算機工程;2009年06期

5 王衛(wèi)國;徐煒民;;基于潛在語義分析的個性化查詢擴展模型[J];計算機工程;2010年21期

6 汪晴;莊衛(wèi)華;;基于TF-IQF模型的查詢建議[J];計算機工程;2010年21期

7 許芳芳;王新偉;;Web文本聚類算法的分析比較[J];計算機時代;2010年10期

8 孫琳;王忠民;李鑫;;一種用于Web檢索交互的相關(guān)主題查詢建議方法[J];計算機應用;2006年S2期

9 李亞楠;許晟;王斌;;基于加權(quán)SimRank的中文查詢推薦研究[J];中文信息學報;2010年03期

10 崔航,文繼榮,李敏強;基于用戶日志的查詢擴展統(tǒng)計模型[J];軟件學報;2003年09期

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1 曹歡歡;基于大規(guī)模搜索日志挖掘的上下文感知搜索研究[D];中國科學技術(shù)大學;2009年

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1 潘照明;智能中文搜索引擎若干關(guān)鍵技術(shù)的研究與實現(xiàn)[D];浙江大學;2006年

2 瞿國忠;查詢擴展技術(shù)研究[D];華中師范大學;2007年

3 黃名選;基于完全加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的查詢擴展研究[D];廣西師范大學;2007年

4 楊春偉;Web挖掘及其在網(wǎng)絡(luò)搜索引擎中的應用研究[D];中國石油大學;2007年

5 高珊;信息檢索中的查詢擴展及相關(guān)技術(shù)研究[D];華中師范大學;2008年

6 吳雯雯;基于Web的用戶訪問模式挖掘算法及其應用研究[D];合肥工業(yè)大學;2008年

7 王玉偉;面向用戶興趣的web文檔聚類研究[D];中國石油大學;2008年

8 馬春光;基于用戶興趣的查詢擴展算法研究[D];哈爾濱工程大學;2009年

9 陳銳;基于概念圖的信息檢索查詢擴展模型研究與實現(xiàn)[D];西北大學;2009年

10 劉清江;同義詞在文本特征提取與查詢擴展中的應用[D];河北大學;2010年

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本文編號：2376960