【摘要】：為解決搜索引擎結(jié)果繁雜而導(dǎo)致的瀏覽性不高的問題,提出一個基于用戶行為學(xué)習(xí)的元搜索框架和結(jié)果聚類方法,并加以詳細(xì)描述。利用該框架與方法,可以實時搜集用戶行為進(jìn)行推理學(xué)習(xí),將學(xué)習(xí)到的有效知識存入知識庫用以指導(dǎo)結(jié)果聚類,并隨著用戶的搜索過程不斷調(diào)整完善。原型系統(tǒng)證明該方法是可行有效的。
[Abstract]:In order to solve the problem of low browsing caused by the complexity of search engine results, a meta-search framework and result clustering method based on user behavior learning are proposed and described in detail. By using this framework and method, the user behavior can be collected in real time for reasoning learning, and the effective knowledge can be stored in the knowledge base to guide the result clustering, and it can be adjusted and perfected with the user's search process. The prototype system proves that the method is feasible and effective.
【作者單位】： 中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)信息研究所;中華人民共和國農(nóng)業(yè)部重點開放實驗室智能化農(nóng)業(yè)預(yù)警技術(shù)重點開放實驗室;
【基金】：中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)信息研究所基本科研業(yè)務(wù)費專項項目“基于語義Web的農(nóng)業(yè)信息個性化服務(wù)研究”(項目編號:2008211) 國家科技重大專項課題“TD-SCDMA農(nóng)業(yè)信息化應(yīng)用方案開發(fā)及示范驗證”(項目編號:2009ZX03001-019)的研究成果之一
【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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6 嚴(yán)s，

本文編號：2509311