【摘要】 如今互聯(lián)網(wǎng)上資源的豐富和人們對互聯(lián)網(wǎng)的依賴，使得人們在瀏覽網(wǎng)絡(luò)資源的同時想的更多的是如何能快速、準確地從互聯(lián)網(wǎng)上獲取對自己有用的信息。搜索引擎系統(tǒng)就成為了最受歡迎的獲取網(wǎng)絡(luò)資源的工具。然而，人們在體驗搜索引擎系統(tǒng)帶來方便時，也體會到了要獲取準確、有用的網(wǎng)絡(luò)資源所帶來的困難。目前的搜索引擎主要的思路是將查詢關(guān)鍵詞與互聯(lián)網(wǎng)上的資源進行匹配，再返回檢索結(jié)果。但查詢的關(guān)鍵詞含有多種語義，從而使得檢索的結(jié)果存在著主題漂移的現(xiàn)象。而且用戶需要在檢索結(jié)果中進行不斷的篩選，以此來尋找有用的資料，這使得用戶需要耗費大量的時間在檢索結(jié)果上。為了解決以上問題，本文提出了一種基于模糊聚類算法的搜索引擎結(jié)果排序新方法，即IPCM算法。為了優(yōu)化檢索結(jié)果的排序，本文將傳統(tǒng)的推薦技術(shù)進行了融合，形成了融合推薦算法。并將IPCM算法和融合推薦算法相結(jié)合，應(yīng)用到搜索引擎結(jié)果排序中。并通過實驗驗證了算法的可行性和優(yōu)越性。本文有以下三個創(chuàng)新點：(1)提出了一種改進的PCM算法，即IPCM算法。本文為了克服了PCM算法對初始值敏感的問題，將用戶的興趣愛好模型作為IPCM算法的初始矩陣。以用戶興趣愛好為模型的初始矩陣符合用戶檢索的習慣，使IPCM算法在更新聚類中心和更新分類矩陣收斂之后所得到的結(jié)果更符合用戶所查詢的主題，防止了主題漂移。(2)將傳統(tǒng)推薦技術(shù)進行融合形成了一種融合推薦算法。對于傳統(tǒng)推薦的技術(shù)，采取取長補短的方法，對基于用戶協(xié)同過濾推薦技術(shù)、基于內(nèi)容的推薦技術(shù)這兩種技術(shù)進行融合，并將融合推薦算法運用到搜索引擎中。該融合推薦算法對搜索引擎結(jié)果排序有較好的優(yōu)化能力。而且，當使用IPCM算法出現(xiàn)錯誤時，融合推薦算法在一定程度上對搜索引擎結(jié)果排序進行了彌補。(3)提出了一種基于模糊聚類算法及融合推薦算法的搜索引擎結(jié)果排序新方法。該算法是將IPCM算法和融合推薦算法進行結(jié)合后，應(yīng)用到搜索引擎結(jié)果排序中。算法避免了檢索主題的漂移問題，提高了搜索引擎檢索的效率。 還原
 
【關(guān)鍵詞】 搜索引擎； 模糊聚類； 初始矩陣； 推薦技術(shù)； 用戶興趣愛好；

    現(xiàn)階段，用戶對于搜索結(jié)果的要求不滿足于單一結(jié)果的呈現(xiàn)，而是希望搜索結(jié)果更具個性化，搜索結(jié)果能夠按照一定的主次順序排列出來，給用戶多種選擇�；谀：垲愃惴巴扑]技術(shù)的搜索引擎結(jié)果能夠進一步細化搜索數(shù)據(jù)，從而使用戶從中挑選最符合心理預(yù)期的內(nèi)容，這兩項技術(shù)的應(yīng)用能夠在一定程度上保障搜索數(shù)據(jù)的準確性。
　　1 搜索引擎結(jié)果排序所依托的技術(shù)項目內(nèi)容提要
　　1.1 模糊聚類算法
　　模糊聚類算法分析是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的核心技術(shù)之一。模糊C-均值聚類算法是一種基于原型的聚類算法。從以往綜合搜索引擎技術(shù)的發(fā)展過程來看，它能夠解決大量數(shù)據(jù)的復(fù)雜形態(tài)處理問題。模糊聚類算法具有操作簡單、手段高效、數(shù)據(jù)適應(yīng)性強等執(zhí)行特征[1]。從近年來國內(nèi)相關(guān)領(lǐng)域的研究資料中可以看到，模糊聚類算法分析是搜索引擎技術(shù)環(huán)節(jié)中使用最為頻繁的算法和研究內(nèi)容。
　　1.2 推薦技術(shù)
　　將傳統(tǒng)推薦技術(shù)與搜索引擎結(jié)果排序進行整合，有效避免了推薦技術(shù)在實踐過程中的信息繁雜性，優(yōu)化了搜索結(jié)果的精準度。推薦技術(shù)是針對用戶的所搜索的關(guān)鍵詞而擴展而來的綜合信息推薦技術(shù)，它是一種收集并整合信息的過程，同時具有一定的復(fù)雜性[2]。正是這些特點的存在，使得傳統(tǒng)推薦技術(shù)出現(xiàn)了種種問題，即用戶還需要在繁雜的數(shù)據(jù)中搜索與目標對象有關(guān)的數(shù)據(jù)，這就影響搜索數(shù)據(jù)信息的及時性。
　　2 通過多種技術(shù)的整合能夠解決搜索引擎結(jié)果單一化的問題
　　在目前，諸多應(yīng)用領(lǐng)域都采取有效的搜索本文由筆耕文化傳播http://www.bigengculture.com/收集整理方式進行整合與提取信息，以便于實現(xiàn)數(shù)據(jù)互通的效果。在一般搜索引擎上，只要采用相同的關(guān)鍵詞，則大家所搜索到的詞條結(jié)果是一致的。但正是這種搜索引擎結(jié)果的單一性，使得搜索被業(yè)界技術(shù)工作者萌生了進一步開發(fā)搜索技術(shù)的想法，使其能夠滿足用戶的個性化需求。基于此，基于模糊聚類算法及推薦技術(shù)的搜索引擎結(jié)果排序研究被更多的專業(yè)人士所關(guān)注，并且取得了良好的研究成果。從實踐應(yīng)用來看，該項技術(shù)整合理念與研究內(nèi)容較為可行。
　　2.1 探究模糊聚類算法的應(yīng)用對于搜索引擎結(jié)果排序的影響
　　模糊聚類算法的實際應(yīng)用對于搜索引擎結(jié)果的正確排序有著極為深遠的影響。從操作步驟來看，模糊聚類算法的實踐應(yīng)用過程中被業(yè)界所看重的關(guān)鍵研究內(nèi)容有四點：1）如何對FCM算法中目標函數(shù)恰當定義使該目標函數(shù)既能反映有關(guān)“數(shù)據(jù)距離”的要求原則，又能體現(xiàn)各個特征以及不同樣本的重要性，模糊聚類算法的應(yīng)用使搜索引擎結(jié)果更加有序；2）無論FCM算法中目標函數(shù)如何定義，均會有相應(yīng)的聚類原型與之對應(yīng)，從而收斂速度甚至聚類效果必然依賴初始劃分，如何建立一種基于模糊理論的聚類算法來規(guī)避聚類原型的問題，即從根本上解決對初始劃分的敏感性，只有這樣，才能解決搜索引擎結(jié)果的精準度問題；3）如何恰當?shù)娜タ坍嫲氡O(jiān)督FCM算法，使監(jiān)督樣本既能體現(xiàn)其典型性，又不失其局限性；4）如何減少FCM算法的計算量問題，該項問題是否能夠處理的得當，不僅關(guān)系到搜索引擎結(jié)果排序的質(zhì)量，而且對于用戶執(zhí)行搜索任務(wù)的體驗感受有著直接影響[3]。總之，模糊聚類算法與搜索引擎結(jié)果排序之間有著細微的關(guān)聯(lián)。
　　2.2 探究推薦技術(shù)的應(yīng)用對于搜索引擎結(jié)果排序的影響
　　推薦技術(shù)的應(yīng)用能夠最大化的豐富搜索引擎結(jié)果排序的內(nèi)容，使得用戶的搜索結(jié)果更具個性化的特點，以便于用戶從中挑選中最為合適的搜索內(nèi)容，提高搜索效率[4]。一般情況下，如果系統(tǒng)所推薦的項目是以文本的方式呈現(xiàn)，那么文本詞匯就是系統(tǒng)執(zhí)行搜索的主要依據(jù)。系統(tǒng)通過詞條特點將搜索引擎檢索的結(jié)果進行分類，從而將數(shù)據(jù)按照一定的次序排列出來，用戶就可以根據(jù)排序結(jié)果選擇與搜索關(guān)鍵詞最為貼切的項目，直至完成搜索任務(wù)�；谟脩舻南到y(tǒng)過濾推薦技術(shù)是現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)信息處理環(huán)節(jié)中最為高校的一種搜索技術(shù)，它具有很重要的現(xiàn)實意義。
　　3 基于模糊聚類算法與推薦技術(shù)應(yīng)用模式下的搜索引擎結(jié)果排序研究
　　解決搜索結(jié)果單一的方法是提供個性化服務(wù)，并依托模糊聚類算法和推薦技術(shù)等內(nèi)容共同實現(xiàn)智能搜索，將搜索結(jié)果按照一定的順次呈現(xiàn)給用戶[5]。另外，在實踐過程中，也可以通過Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，構(gòu)建完整的用戶模型，包括用戶背景、搜索行為、查詢風格等等，通過這些細節(jié)的實施與完善，為用戶提供更多個性化服務(wù)，同時使得搜索引擎結(jié)果排序更為精準，提升用戶搜索的效率。
　　4 結(jié)束語
　　通過對搜索引擎結(jié)果排序所依托的技術(shù)項目的研究，分別闡述模糊聚類算法及推薦技術(shù)的概念及特點，進一步探究模糊聚類算法的應(yīng)用對于搜索引擎結(jié)果排序的影響，以及推薦技術(shù)的應(yīng)用對于搜索引擎結(jié)果排序的影響，并且細致分析了在二者共同作用下搜索引擎結(jié)果排序的變動。從各項研究內(nèi)容中我們可以明確一個問題，即搜索引擎結(jié)果排序方式受到了模糊聚類算法與推薦技術(shù)等現(xiàn)代化手段的影響，其應(yīng)用結(jié)果較為顯著，值得在相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域中推廣實施。

    參考文獻：

• [1] 王文鈞,李巍.  垂直搜索引擎的現(xiàn)狀與發(fā)展探究[J]. 情報科學. 2010(03)
• [2] 段淮川,胡平.  基于主題特征和時間因子的改進PageRank算法[J]. 計算機工程與設(shè)計. 2010(04)
• [3] 肖仙桃,王丹丹.  用戶信息環(huán)境、信息行為及信息需求發(fā)展趨勢[J]. 圖書館理論與實踐. 2010(01)
• [4] 姚文琳,劉文.  一種基于本體的PageRank算法的改進策略[J]. 計算機工程. 2009(06)
• [5] 張春元,康耀紅,伍小芹.  Web信息檢索排序算法研究[J]. 海南大學學報(自然科學版). 2009(01)
• [6] 王崝,鞠時光.  基于時間維加權(quán)TimedWPR算法[J]. 計算機工程與設(shè)計. 2008(12)

本文編號：9008