【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)上的信息每年都在以幾何級數(shù)增長。如何在這個海量信息庫中精確獲取所需信息已成為人們越來越關注的問題。搜索引擎就是在這個背景下，應運而生，并且迅速發(fā)展起來。搜索引擎技術雖在一定程度上滿足了人們一般性查詢的需要，但其“千人一面”的搜索，仍不能滿足移動環(huán)境中不同位置、不同背景、不同目的以及不同時期的個性化搜索需求。隨著人們的移動性日益增強，傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)搜索技術難以滿足移動環(huán)境中不同背景、不同目的、不同位置以及不同時期的個性化搜索需求，個性化、智能化和移動化正成為下一代搜索技術的發(fā)展方向。 本論文的主要內(nèi)容及創(chuàng)新性工作概括如下： 介紹了移動搜索、個性化搜索和推薦服務的研究背景、相關典型應用及研究現(xiàn)狀，并具體介紹了個性化推薦的相關概念，并分析了推薦引擎的基本工作原理和分類，最后闡述了個性化推薦系統(tǒng)的分類。 詳細介紹了三種典型的個性化推薦算法：基于關聯(lián)規(guī)則的推薦算法、基于內(nèi)容的推薦算法和協(xié)同過濾推薦算法,并重點介紹三種智能優(yōu)化算法：遺傳算法、文化基因算法和人工免疫算法，最后詳細分析了智能優(yōu)化算法在個性化推薦中的具體應用問題。 在分析移動場景模型的相關參數(shù)基礎上，針對當前情景信息和歷史情景信息，定義了兩者的相似度，，并設計了具體的移動場景優(yōu)化模型。 在基于個性化推薦的移動場景優(yōu)化模型基礎上，設計了一種新的克隆遺傳量子啟發(fā)式搜索算法CGQSA，同時對CGQSA算法的克隆算子，變異算子，交叉算子和選擇算子進行具體的定義。 通過測試表明，本文設計的CGQSA算法與位置感知的文本檢索查詢，基于Prestige的位置感知的文本檢索查詢，M最近鄰關鍵字查詢進行了對比實驗，能獲得較快的收斂速度，并保持較高的查全率和精確率。
【學位授予單位】：湖南大學
【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 伍大清;李悛;羅江琴;周倩芳;;基于免疫進化的網(wǎng)絡教學資源個性化推薦系統(tǒng)研究[J];電腦知識與技術;2012年16期

2 周欣,沙朝鋒,朱揚勇,施伯樂;興趣度——關聯(lián)規(guī)則的又一個閾值[J];計算機研究與發(fā)展;2000年05期

本文編號：2547829