【摘要】：在高校圖書館數(shù)字資源迅猛增長(zhǎng)的今天,信息檢索服務(wù)作為圖書館對(duì)外核心業(yè)務(wù),它向外提供有序和有效的資源。圖書館這種典型的企業(yè)級(jí)搜索引擎,有著安全保密、權(quán)限等特點(diǎn),大部分系統(tǒng)數(shù)據(jù)只能通過(guò)專業(yè)的企業(yè)搜索引擎提供給特定用戶。圖書館檢索系統(tǒng)雖然發(fā)展迅速,但傳統(tǒng)的基于關(guān)鍵詞的檢索系統(tǒng)仍有很多不足之處,主要表現(xiàn)在以下三個(gè)方面:1.不夠智能。用戶在不能清楚描述檢索關(guān)鍵詞或?qū)﹃P(guān)鍵詞把握不準(zhǔn)確時(shí),搜索系統(tǒng)返回的結(jié)果與用戶的真正需求相差甚遠(yuǎn),用戶很難得到想要的結(jié)果;2.不夠準(zhǔn)確。經(jīng)過(guò)關(guān)鍵詞搜索后,搜索結(jié)果數(shù)量大,達(dá)不到信息有效過(guò)濾的目的;3.不具備個(gè)性化。單一的搜索結(jié)果體現(xiàn)不出用戶的興趣偏好和真正需求,致使大部分的無(wú)益信息需要逐一排除,造成時(shí)間和精力上的浪費(fèi)。本文針對(duì)上述問(wèn)題展開研究,具體研究?jī)?nèi)容如下:第一,分析和研究了搜索引擎的基本結(jié)構(gòu)和原理。深入研究中文分詞技術(shù)和排序技術(shù)。選取合適的中文分詞技術(shù)方案,改進(jìn)排序算法。第二,分析和研究了以協(xié)同過(guò)濾算法為代表的多種個(gè)性化推薦系統(tǒng)。通過(guò)收集挖掘用戶歷史行為記錄,抽取用戶的興趣喜好模型,并應(yīng)用于個(gè)性化推薦系統(tǒng)。第三,基于Lucene的排序技術(shù)和個(gè)性化推薦結(jié)果,重新對(duì)檢索結(jié)果排序,實(shí)現(xiàn)了對(duì)某高校傳統(tǒng)的圖書館搜索系統(tǒng)的優(yōu)化。
【圖文】：

圖 3.5 用戶-圖書評(píng)分矩陣示例推薦，其實(shí)現(xiàn)的過(guò)程如下：首先對(duì)近鄰用戶數(shù)陣的基礎(chǔ)上，對(duì)目標(biāo)用戶未評(píng)分的相似圖書行求解的過(guò)程中，使用最為廣泛的用戶相似 修 正 余 弦 相 似 度 (adjusted cosine) 和 皮larity)三種計(jì)算方法。本文算法在度量用戶間似度來(lái)計(jì)算,Pearson 相關(guān)系數(shù)用來(lái)描訴兩組關(guān)）到-1（強(qiáng)負(fù)相關(guān)）。 A, B =Ru ,A RA× Ru ,B Ru ∈UBA ,BRu ,A RA2u ∈UA ,B× Ru ,B RB2u ∈UA ,B 表示用戶，而且二者之間的關(guān)系為A,B∈ U ，u,AR 與u,BR 分別表示用戶 A 與 B 對(duì)圖書

搜索“python”前20項(xiàng)結(jié)果
【學(xué)位授予單位】：東北石油大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP391.3

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2617441