本文關(guān)鍵詞：移動應用智能搜索算法研究與應用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著移動互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展和移動智能設備的迅速普及,特別是“NET+”概念提出之后,移動應用成爆炸式的增長,移動應用已經(jīng)成為人們網(wǎng)上購物、日常出行必不可少的工具。在上千萬級的移動應用當中,如何快速找到滿足自己需求的移動應用成為互聯(lián)網(wǎng)廠商和學術(shù)界急需研究的熱點難題。移動應用搜索引擎作為幫助用戶在大量移動應用中獲取滿足自身需要的應用的有效工具,其研究、開發(fā)及推廣應用很有必要。與傳統(tǒng)文本搜索使用PageRank、TF-IDF算法相比,移動應用搜索有具有短文本、強語義、長尾搜索的特點,因此,傳統(tǒng)的PageRank、TF-IDF算法在移動應用搜索中并不能得出較好的搜索效果�；诖�,本文提出面向移動應用的智能搜索算法。該算法主要由應用語義評分模塊、協(xié)同評分模塊和混合得分模塊三部分組成。在應用語義評分模塊,結(jié)合DBSCAN算法、貝葉斯算法和相似度算法,對移動應用的屬性進行學習,得出前綴匹配、后綴匹配、包含匹配、優(yōu)質(zhì)前綴、優(yōu)質(zhì)后綴、相似度評分等規(guī)則,使得搜索詞與移動應用在語義上的匹配更加精確,解決了移動移動搜索“短文本”和“強語義”問題。在協(xié)同評分模塊,結(jié)合特定移動應用的下載量、星級評價指標得出一個協(xié)同分數(shù),該分數(shù)代表所有用戶對該應用的評價,滿足移動應用搜索“長尾搜索”的特點。在混合得分模塊,綜合考慮應用語義評分和協(xié)同評分,通過函數(shù)計算得到該移動應用的最終得分,避免了應用語義評分或協(xié)同評分單個得分過高導致總得分過高的情況。實驗結(jié)果表明：本文提出的移動應用智能搜索算法能夠精確的搜索出用戶的想要的應用,在準確率、召回率、F-Measure指標上均對TF-IDF算法有著明顯的優(yōu)勢。并且通過搜索舉例,在以百度手機助手的搜索結(jié)果為標準搜索結(jié)果的條件下,本文提出的移動應用智能搜索算法與商業(yè)移動應用搜索引擎相比也具有優(yōu)秀的表現(xiàn)。最后,在移動應用智能搜索算法基礎上,本論文開發(fā)了一個基于Lucene的移動應用搜索引擎。通過給出的移動應用搜索引擎的架構(gòu)圖和主要代碼,證明了本文提出的移動應用智能搜索算法的可行性。
【關(guān)鍵詞】：移動應用 智能搜索 應用語義評分 DBSCAN
【學位授予單位】：廣東工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-15
• 第一章 緒論15-23
• 1.1 研究背景與意義15-18
• 1.1.1 研究背景15-17
• 1.1.2 研究意義17-18
• 1.2 研究現(xiàn)狀與面臨的問題18-20
• 1.2.1 研究現(xiàn)狀18-19
• 1.2.2 面臨的問題19-20
• 1.3 研究內(nèi)容及主要工作20-21
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)安排21-22
• 1.5 本章小結(jié)22-23
• 第二章 相關(guān)概念23-35
• 2.1 搜索引擎23-25
• 2.1.1 搜索引擎發(fā)展歷史23-24
• 2.1.2 搜索引擎分類24-25
• 2.2 分詞技術(shù)25-26
• 2.2.1 分詞技術(shù)介紹25-26
• 2.2.2 分詞技術(shù)總結(jié)26
• 2.3 搜索算法26-29
• 2.3.1 搜索算法介紹26-28
• 2.3.2 搜索算法總結(jié)28-29
• 2.4 相似度算法29-30
• 2.4.1 相似度算法介紹29-30
• 2.4.2 相似度算法總結(jié)30
• 2.5 聚類算法30-33
• 2.5.1 聚類算法概述30-32
• 2.5.2 DBSCAN算法32-33
• 2.6 貝葉斯分類算法33
• 2.7 本章小結(jié)33-35
• 第三章 搜索引擎概述35-41
• 3.1 搜索引擎系統(tǒng)結(jié)構(gòu)35
• 3.2 索引構(gòu)造過程35-36
• 3.3 搜索過程36-37
• 3.4 搜索引擎組件37-39
• 3.4.1 索引庫37
• 3.4.2 分詞器37-38
• 3.4.3 搜索器38
• 3.4.4 評分器38-39
• 3.5 Lucene39-40
• 3.5.1 Lucene概述39
• 3.5.2 Lucene優(yōu)點39-40
• 3.6 本章小結(jié)40-41
• 第四章 移動應用智能搜索算法41-53
• 4.1 移動應用智能搜索算法概述41-43
• 4.2 應用語義評分模塊43-50
• 4.2.1 已有語義評分算法存在的問題43
• 4.2.2 應用語義評分模塊算法相關(guān)定義43-44
• 4.2.3 應用語義匹配評分算法44-47
• 4.2.4 應用語義匹配算法、優(yōu)質(zhì)前綴、優(yōu)質(zhì)后綴算法舉例47-49
• 4.2.5 應用語義相似度評分算法49-50
• 4.2.6 應用語義評分算法公式50
• 4.3 應用協(xié)同評分模塊50-51
• 4.3.1 概述50
• 4.3.2 應用協(xié)同評分模塊算法50-51
• 4.4 混合得分模塊51
• 4.5 移動應用智能搜索算法特點51-52
• 4.6 本章小結(jié)52-53
• 第五章 試驗驗證和結(jié)果分析53-63
• 5.1 實驗環(huán)境53
• 5.2 實驗數(shù)據(jù)53-54
• 5.3 實驗評價指標54
• 5.4 實驗數(shù)據(jù)準備54-55
• 5.5 搜索實驗55-61
• 5.5.1 搜索結(jié)果舉例55-59
• 5.5.2 實驗結(jié)果59-61
• 5.5.3 實驗分析61
• 5.6 本章小結(jié)61-63
• 第六章 移動應用智能搜索算法應用63-71
• 6.1 系統(tǒng)架構(gòu)63-64
• 6.2 搜索引擎實現(xiàn)64-69
• 6.2.1 集成Lucene64
• 6.2.2 創(chuàng)建搜索服務64-65
• 6.2.3 集成IK分詞器65
• 6.2.4 集成移動應用智能搜索算法65-69
• 6.3 搜索結(jié)果示例69-70
• 6.4 本章小結(jié)70-71
• 總結(jié)與展望71-72
• 參考文獻72-76
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術(shù)論文76-78
• 致謝78

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