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基于搜索结果的个性化推荐系统研究 总被引:1,自引:0,他引:1
卫琳 《计算机技术与发展》2007,17(9):65-67,70
搜索引擎返回的信息太多且不能根据用户的兴趣提供检索结果,使得用户使用搜索引擎难以用简便的方式找到感兴趣的文档。个性化推荐是一种旨在减轻用户在信息检索方面负担的有效方法。文中把内容过滤技术和文档聚类技术相结合,实现了一个基于搜索结果的个性化推荐系统,以聚类的方法自动组织搜索结果,主动推荐用户感兴趣的文档。通过建立用户概率兴趣模型,对搜索结果跚℃聚类的基础上进行内容过滤。实验表明,概率模型比矢量空间模型更好地表达了用户的兴趣和变化。 相似文献
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目前搜索引擎返回的信息太多且难以根据用户的兴趣提供检索结果,而个性化推荐是一种旨在减轻用户在信息检索方面负担的有效方法.文中把内容过滤技术和文档聚类技术相结合,以改进的STC聚类方法组织搜索结果,主动推荐用户感兴趣的文档并将其中的Top-N对象预取到本地. WWW缓存中的Web文档代表了用户当前的兴趣,通过建立用户概率兴趣模型,在搜索结果STC聚类的基础上进行内容过滤.实验表明,基于搜索结果的Web预取模型具有较好的时间性能和较高的查准率. 相似文献
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搜索引擎返回的结果太多且不能根据用户的兴趣提供检索结果是当前较受关注的问题。把用户兴趣模型和STC聚类算法相结合,提出了改进的STC算法,并提出个性化推荐的策略和兴趣描述更新的方法,实现了一个基于搜索结果的个性化推荐系统(SRPRS)。SRPRS基于改进的STC算法自动组织搜索结果,帮助用户利用主题的方式发现所需的资源。通过实验,分析了SRPRS系统的聚类特性和时间特性。针对搜索引擎的列表显示结果,SRPRS系统在快速查找用户感兴趣的文档上有较好的性能。 相似文献
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目前搜索引擎返回的结果往往比较多,而且各类文档混合在一起,没有针对性,使用者仍然需要花费大量时间来寻找自己感兴趣的文档。提出了一种对搜索结果动态聚类算法,利用用户的兴趣特点,从搜索结果的文档中抽取摘要,利用这种摘要随着用户的浏览进程进行动态聚类,将这些文档聚成不同类别。用户只需要找出自己感兴趣类别,便可以得到足够多感兴趣的文档。实验证明,这种方法是有效的,并具有抗噪声等良好性能。 相似文献
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CHEN Ju-hong 《数字社区&智能家居》2008,(34)
随着英特网上信息量的迅速增长,用户想要从中找到感兴趣的信息变得越来越困难,传统的搜索引擎不能很好地解决这个问题。因此本文提出了一种带有聚类功能的个性化元搜索引擎,系统通过用户注册获得用户数据并对所有的用户进行聚类形成不同用户群病产生用户模式,搜索引擎调度模块通过用户模式来选择适合的搜索引擎进行调度得到个性化的搜索结果,再将检索到的结果进行聚类处理,返回给用户个性化的搜索结果。分析了带有聚类功能的个性化元搜索引擎的系统构成,详细介绍了每个模块的功能,最后展望了它的发展前景。 相似文献
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陈菊红 《数字社区&智能家居》2008,3(12):1581-1582
随着英特网上信息量的迅速增长,用户想要从中找到感兴趣的信息变得越来越困难,传统的搜索引擎不能很好地解决这个问题。因此本文提出了一种带有聚类功能的个性化元搜索引擎,系统通过用户注册获得用户数据并对所有的用户进行聚类形成不同用户群病产生用户模式,搜索引擎调度模块通过用户模式来选择适合的搜索引擎进行调度得到个性化的搜索结果,再将检索到的结果进行聚类处理,返回给用户个性化的搜索结果。分析了带有聚类功能的个性化元搜索引擎的系统构成,详细介绍了每个模块的功能,最后展望了它的发展前景。 相似文献
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Yiqun Liu Junwei Miao Min Zhang Shaoping Ma Liyun Ru 《Expert systems with applications》2011,38(11):13847-13856
Query recommendation helps users to describe their information needs more clearly so that search engines can return appropriate answers and meet their needs. State-of-the-art researches prove that the use of users’ behavior information helps to improve query recommendation performance. Instead of finding the most similar terms previous users queried, we focus on how to detect users’ actual information need based on their search behaviors. The key idea of this paper is that although the clicked documents are not always relevant to users’ queries, the snippets which lead them to the click most probably meet their information needs. Based on analysis into large-scale practical search behavior log data, two snippet click behavior models are constructed and corresponding query recommendation algorithms are proposed. Experimental results based on two widely-used commercial search engines’ click-through data prove that the proposed algorithms outperform practical recommendation methods of these two search engines. To the best of our knowledge, this is the first time that snippet click models are proposed for query recommendation task. 相似文献
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针对目前协同过滤推荐算法的推荐质量和推荐效率低的问题,提出了一种基于改进蜂群K-means聚类模型的协同过滤推荐算法。首先,根据用户属性信息,采用改进蜂群K-means算法对用户进行聚类,建立用户聚类模型;然后,计算目标用户与用户聚类模型中各聚类中心的距离,其中距离最近的类为目标用户的检索空间;最后,从检索空间中依据用户-项目评分矩阵通过相似度计算搜索目标用户的最近邻居,由最近邻居的信息产生推荐列表。实验结果表明,该算法降低了平均绝对误差值,缩短了运行时间,提高了推荐质量和推荐效率。 相似文献
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基于模糊概念图的文档聚类及其在Web中的应用 总被引:12,自引:0,他引:12
随着World Wide Web上数据量的日益庞大,现有的搜索引擎已经不能满足用户日益增长的需求.利用数据挖掘技术,提高搜索效率,实现了查询的用户化.首先提出了模糊概念图的模型来描述词语间的关系,然后在聚类过程中引入概念知识,提出了基于模糊概念图的文档聚类算法,通过分析用户的浏览行为发现兴趣模式.在上述技术的基础上,给出了一种用户化的智能搜索系统的实现策略,通过分析概念间的关系和用户的兴趣模式,评价超链/文档和查询的相关程度,从而帮助用户得到更准确的信息. 相似文献
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随着信息技术和互联网的发展,人们进入了信息过量且愈发碎片化的时代。当前,个性化信息推送是用户获取网络信息的有效渠道。由于信息的更新速度快和用户兴趣更新等问题,传统的推荐算法很少关注甚至忽略上述因素,造成最终的推荐结果欠佳。为了给用户更好的个性化推荐服务,论文首次引入截取因子,提出了组合推荐算法(CR算法)。该算法的实质是将截取因子引入到基于内容的推荐算法与基于用户的协同过滤算法中,进而生成混合推荐算法。在推荐列表中,CR算法产生的推荐结果由两部分组成:一部分由混合推荐算法生成,另一部分由基于用户的协同过滤算法生成。根据信息的发布时间,决定该信息由哪类算法产生推荐:当浏览时间与当前时间的间隔不大于某个值时,采用混合推荐算法;否则,直接采用基于用户的协同过滤算法。基于真实数据的实验结果表明,CR算法优于同类算法。 相似文献
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Recently, personalised search engines and recommendation systems have been widely adopted by users who require assistance in searching, classifying, and filtering information. This paper presents an overview of the field of personalisation systems and describes current state-of-the-art methods and techniques. It reviews approaches for (1) user profiling, including behaviour, preference, and intention modelling; (2) content modelling, comprising content representation, analysis, and classification; and (3) filtering methods for recommendation, classified into four main categories: rule-based, content-based, collaborative, and hybrid filtering. The paper also discusses personalisation systems in different domains, and various techniques and their limitations. Finally, it identifies several issues and possible directions for further research that can improve recommendation capabilities and enhance personalised systems. 相似文献
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随着互联网技术的发展, 个性化标签推荐系统在海量信息或资源过滤中起着重要的角色. 在新浪微博平台中, 用户可以自主的给自己添加标签来表明自己的兴趣爱好. 同时, 用户也可以通过标签来搜索与自己兴趣爱好相似的用户. 针对新浪微博中大部分用户没有添加标签或添加标签数目较少的问题, 提出了一种基于RBLDA模型和交互关系的微博标签推荐算法, 它首先利用RBLDA模型来产生用户的初始标签列表, 然后再结合用户的交互关系而形成的交互图来预测用户标签的算法. 通过在新浪微博真实数据集上的实验发现, 该方案与传统的标签推荐算法相比, 取得了良好的实验效果. 相似文献
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本文对采用个性化推荐的方式来辅助用户开展文件检索进行研究,根据用户历史搜索记录以及用户网站行为日志进行分析来推荐用户想要的搜索结果,变被动搜索为主动推荐。文章从推荐系统的建设思路、总体架构设计、数据采集来源分析、数据处理策略、推荐引擎的模型设计、机器学习计算框架选择几个部分来开展研究。重点阐述了基于文件的协同过滤算法叠加基于图的推荐模型的算法核心。通过计算文件之间的相似度,并根据文件的相似度以及用户的历史行为生成推荐列表,再根据岗位、知识点等实体关联所建立的关系图来对推荐结果进行过滤、排序。通过开展基于机器学习的文档个性化推荐研究,为基于大数据及人工智能技术的文档及信息资源开发利用做了有益的探索。 相似文献