基于LDAP的大数据浏览隐式反馈信息检索仿真

摘要：

传统的信息检索方法无法凭借浏览特征行为或信息为用户提供有效的检索目标,导致查准率、检索精度以及稳定性较低,于是提出基于LDAP的大数据浏览隐式反馈信息检索仿真方法.通过LDAP目录服务架构内容,获取用户浏览行为特征信息,明确用户对某种文档的感兴趣程度,以构建用户行为特征模型.用户行为特征模型利用InfoAgent系统来实现,将元搜索引擎与Agent技术相结合,获取到最精准的用户浏览行为,使模型最大限度地反映用户的浏览习惯,最终使检索目标更接近于用户需求.仿真结果表明,所提方法具有较高的查准率,检索精度且稳定性较高.

关键词：隐式反馈信息;轻型目录访问协议;元搜索引擎;用户行为特征模型

所属期刊栏目：38

分类号：TP362.3(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2022-01-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：449-453