基于用户兴趣模型构建与个性化搜索算法研究
为准确有效地识别出用户感兴趣的信息,该文构建了一个简单的基于用户兴趣模型的个性化搜索系统.该系统借助开源搜索引擎Nutch和Solr全文搜索服务器挖掘用户的浏览数据和点击行为,设计基于用户点击行为的个性化PageR-ank算法,实现了面向用户的个性化搜索.实验过程中,通过和未使用个性化搜索算法的系统比较,实验结果得出:基于用户兴趣模型构建的个性化搜索系统会根据用户兴趣模型和个性化搜索算法对搜索的结果进行优化和排序,能更加注重用户的兴趣体验,可以提高搜索引擎的准确度,使用户对查询结果更加满意.
用户兴趣模型、个性化搜索、动态更新策略
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TP18(自动化基础理论)
2016-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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