搜索引擎的个性化检索研究翁畅平
个性化搜索引擎的研究与设计
个性化搜索引擎的研究与设计
文振威;秦晓
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2009(030)002
【摘要】个性化搜索引擎是一种通过机器主动学习用户兴趣,并根据用户兴趣帮助用户进行信息筛选的新一代智能化搜索引擎.在对第二代搜索引擎分析的基础上,运用向量空间模型,设计并实现了一个完整的可学习用户兴趣并可动态调整的个性化搜索引擎.在应用向量空间模型的过程中对经典的相似度算法进行了改进和简化,同时对于关键词的学习与提取以及个性化计算的动态调整提出了若干有益的方法.【总页数】4页(P342-344,394)
【作者】文振威;秦晓
【作者单位】中国科学院软件研究所,北京100080;中国科学院软件研究所,北京100080
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.个性化桌面元搜索引擎系统的研究与设计 [J], 黄传连;卜登立;黄国景;
2.个性化移动元搜索引擎研究与设计 [J], 何震苇;邹若晨;钟伟彬;严丽云
3.个性化元搜索引擎模型的研究与设计 [J], 陆安江;董旭晖
4.个性化元搜索引擎的研究与设计 [J], 杨智奇;朱大勇
5.个性化桌面元搜索引擎系统的研究与设计 [J], 黄传连;卜登立;黄国景
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
个性化搜索引擎关键技术及应用
个性化搜索引擎关键技术及应用作者：廖绍雯陈勇来源：《软件导刊》2011年第08期摘要：网络中的资源非常丰富，但是如何有效的搜索信息却是一件困难的事情。
建立搜索引擎就是解决这个问题的最好方法。
本文首先介绍了基于英特网的搜索引擎的系统结构，然后从网络机器人、索引引擎、Web服务器3个方面进行说明，并从个性化搜索引擎的“个性化”进行探讨。
关键词：搜索引擎；搜索器；索引器；个性化信息过滤中图分类号：TP393.09 文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2011）08-0120-作者简介：廖绍雯（1977-），女，四川成都人，硕士，河西学院信息技术与传媒学院讲师，研究方向为图形图像处理，计算机网络；陈勇（1980-），男，河北宣化人，硕士，河北宣化炮兵指挥学院基础部讲师，研究方向为侦查与情报。
0 引言搜索引擎(search engine)是指根据一定的策略、运用特定的计算机程序从互联网上搜集信息，在对信息进行组织和处理后，为用户提供检索服务，将用户检索相关的信息展示给用户的系统。
随着WWW信息爆炸式生长和人们对搜索引擎关注点的转变（从如何找到更多的信息转移到如何找到准确、有用的信息），现有搜索引擎越来越不能满足人们的查询要求，搜索引擎技术面临着前所未有的挑战。
这就需要人们不断钻研新的快速、高效的搜索引擎。
搜索引擎一般由信息搜集系统、索引数据库、检索器和用户接口4个部分组成：①信息搜集系统：信息搜集系统又称为搜索器，即各种搜索引擎的蜘蛛、爬虫，其功能是在互联网中漫游，发现和搜集信息；②索引数据库有时称索引器，其功能是理解搜索器所搜索到的信息，从中抽取出索引项，用于表示文档以及生成文档库的索引表；③检索器：其功能是根据用户的查询在索引库中快速检索文档，进行相关度评价，对将要输出的结果排序，并能按用户的查询需求合理反馈信息；④用户接口：用户接口即传统的搜索框，其作用是接纳用户查询、显示查询结果、提供个性化查询项。
一种知识网络个性化检索方法
0引言当前随着信息化手段的普及和运用，高校在教学过程中不断产出海量的数据和信息，已经形成规模化的知识网络。
网络中拥有海量的传统数据库、报表、文档、多媒体等资源，但普遍存在数据分散管理、知识挖掘不足等问题，教职员工和学生针对性检索能力还比较弱。
因此，需要一种针对个性化检索需求的方法，解决当前检索效率低下问题。
1知识网络中资源之间关系及知识地图建模在分析典型高校知识网络现状基础上，系统分析各类知识资源节点属性，将其主要关系归纳为组合、聚合、继承、依赖、属性关联、类别关联、推理关联、关键词关联、目录关联、行为关联、自关联等，如图1。
例如，组合关系是指知识整体和部分之间的关系，整体和部分不可分割，如学生整体成绩与其单科成绩之间的关系；行为关联关系是指用户特定行为所涉及的知识资源之间的关联关系，如学生搜索“Python 工具”时，往往同时检索“*.py ”，这两种知识之间存在行为关联关系。
这些关系是知识网络中的边集合（关系集合）ESet={e 1，e 2，…，e m }的具体取值。
同时，使用XML Schema 作为中间层，可构建出知识的层次化地图模型（如图2），在此模型中：①资源层，即各种实体，例如各种DB 二维表，doc 、mp4等不同后缀的文件；②表现层，即基于上述关系的可导航的地图模型，其中资源即节点，连接即关系；③描述层，即实体为数据（Data ）文件，以XML 描述形成业务（Business ）文件。
———————————————————————作者简介:贾金娜（1980-），女，河北石家庄人，讲师，硕士，研究方向为计算机工程。
一种知识网络个性化检索方法A Personalized Retrieval Method of Knowledge Network贾金娜JIA Jin-na（西安工商学院，西安710032）（Xi'an Technology and Business College ，Xi'an 710032，China ）摘要:本文立足高校现有知识信息资源管理现状，分析各种资源之间的关系，建立知识网络模型，基于XML Schema 进行知识网络结构树建模和知识地图层次化检索建模，基于关联规则构建知识排序推荐模型，用于提高高校知识网络知识检索效率。
基于普适计算技术的数字图书馆检索模型设计
关键词 ： 适计算； 普 数字图书馆 ； 索； 型设计 检 模
Ａｂ ｔ ａ ｔＭａ ｙ ｓ ｕ ｃ ｓ ｏ ｎｏ ｍａｉｎ ｕ ｈ ａ ｈ ｎ ｅｎ ｔ ａ ｅ ｄ ｆ ｃ ｌ ｔ ｅ ｒ ｈ ｔ ｒ ｕ ｈ ｓｒ ｃ ： ｎ ｏ ｒ ｅ ｆ ｉｆ ｒ ｔ ．ｓ ｃ ｓ ｔ ｅ ｌ ｔｒ ｅ ｒ ｉ ｉｕ ｔ ｏ ｓ ａ ｃ ｈ ｏ ｇ ．Ｅ ｉｔ ｇ ｔｏｓ ｃ ｎ ｂ ｆ ｓ ａｉ ｇ ｆｒ ｍａ ｙ ｏ ｘｓｉ ｏ ｌ ａ ｅ ｒ ｔ ｔ ｏ ｎ ｎ ｕｒ ｎ ｐ ｏ ｌ．Ｓ ａ ｕ ｅ ｆ ｔｃ ｎｑ ｅ ａ ｅ ｂ ｅ ｒ ｐ ｓ ｄ ｔ ｏｖ ｓ ｒ ｏ ｉｎ ｅ ｏｕ ｉ ｎ ．Ｔ ｅ ｐ ｏ ｌｍ ｅ ｓ ｒａ ｅ ｏ ｅ ｅ ｔ ｉ — ｅ ｐ ｅ ｏ ｆｒ ａ ｎ ｍｂ ｒ ｏ ｅ ｈ ｉ ｕ ｓ ｈ ｖ ｅ ｎ ｐ ｏ ｅ ｏ ｓ ｌｅ ｕ ｅ－ ｒ ｔ ｄ ｓ ｌ ｔ ｓ ｈ ｒ ｂ ｅ ｒ — ｕ ｆ ｃ ｓ ｈ ｗ ｖ ｒ ｗｉ ｎ ａ ｕ ｏ ｅ ｏ ｈ
１ 概 述
现 在 的数字 图 书馆 技术 只 允许 它 的用 户通 过 Ｐ 笔记 本 与 ｃ、 之 交互 ， 即使 是简单 的查 找资 源或者 管理 书签 也需如 此 。 以在 所 学 术会 议上 或者其 他场 合 ， 带笔 记本 的用 户 比 比皆是 。可是 ， 携 笔 记本对 于经 常移 动办 公 的用 户来 说 ， 尺寸 毕竟 还是 有些 大 ， 尤 其 是 电池 的续 航能 力 只有 数小 时 ， 常不 能满 足人们 的需要 。 常 而 且， 人们通 常 只是执 行一 些简 单 的操 作 ， 比如 浏览 一下 数字 图 书 馆， 发送 电子 邮件 ， 或者 发 送一 些 短信 而 已 ， 不 需要 笔 记本 那 并 样强 大 的计算 能力 。 立 了一个 基 于智 能手机 的检索 模型 ， 建 该模 型依 托 于真实 的数 字图 书馆 ， 支持全 文搜 索 和协 同过 滤技 术 ， 立 足 于用 户设 备 ， 能够 提 供给 用 户 高效 、 精确 、 成本 的个性 化 搜 低 索结 果 。我们 希望 基于该 模 型在 不远 的未 来能 实 现一个 基 于智 能手 机 的普适 数字 图书馆 检索 系统 ， 支持 用户 查 找资 源 、 理 自 管 己的信息 、 管理朋 友 的信息 、 管理 书签 的信息 【＇ 。 ｌ。 ’１ ２等 在第 二部 分 ， 我们介 绍 了信 息管 理 的生命 周期模 型 ； 三部 第 分 ，分析 了基 于普 适计 算 的搜索 模 型将要 面 临 的挑 战 ；第 四部 图 １基 于普适计算的检索原型系统 分 ， 出 了一 个原 型系统 ； 五部分 对进 行 了总 结 。 给 第 ２ 信 息管理 生命周 期 在 过 去 的数十 年 间 ， 了满足 广 大用 户充 分利用 互联 网 、 后 ，就 采用模 糊 匹 配技术 从浩 如烟 海 的数据 集合 中筛 选 出那些 为 快 捷 获取 信息 的需求 ， 信息 检索 技术 研究 风 生水起 ， 引 了许 多研 字 面上 相关 的页 面 。 而世 界是 动态 的 ， 联 网上 的服 务器 也是 吸 然 互 究 人员 ， 并产 生 了大量信 息检 索产 品， ｏｇ 。Ｇ ｏｌ ｅ搜索 引擎 的出现 改 动态 的 ， 昨天 它们 还 在提 供服 务 ， 今天 就 可能 已经 下 线休 息 了。 变 了大 众使 用 网络 的方 式 ， 采用 了最 新 的检 索技术 ， 其 为具 有不 再 加上 搜索服 务器 更新 能力 太 慢 ，不能把 下线 的服务 器 中相关 同检索 需求 的 网络 用户 提供 了一个 统一 的检 索人 口。 可是 ， 正如 的信息 清理掉 ， 就使得 搜索 结果 中有很 多死链 接 。 而且 简单 的模 我 们所 了解 的 ，为 了使用 户能 够精 确地 找 到 自己确 实想要 的东 糊 匹配 功能 ，会使 得本 来 风马 牛不 相及 的 内容 也被 搜 罗到 检索 西， 我们需 要做 得更 进一 步 。 义 网络能 够使用 户很 好地 了解信 结果 中。 语 息 处理 的过程 ， 社交 网络 拉近 了专 家和初 学 者之 间 的距离 ， 使得 查 询优 化是 现代 信 息检 索 系统 的一 个重 要特 征 ，它 通常 采 后 者有 直接 的渠道 ， 从而 能够 更容 易地 理解 和处 理知 识 流 ， 能更 用 基于 语义增 强 的搜 索技 术实 现 。通过采 用基 于关 键 字的 消歧 好 地理 解 自己想要 的东 西 。 技 术 ， 询 优化 能 够减 小或 扩 大查 询结 果 ； 查 通过 采 用 排名 方 法 ， 建 立一 个信 息获 取 和管理 系统 ，首 先需 要 回答 的 问题 不是 可 以对查 询结 果进 行排 序 ；某些 团体 维护 的分 类方 法标 准能 够 “ 样做 ” 怎 而是 “ 什么这 样做 ”Ｊ 为 ＿。只有 理解 了用户 搜索 的 目标 ， 提 供丰 富的语 义信 息 ， ４ 可被 用 于查 询扩展 和 消歧『。 ６ ＿ 搜 索引擎 才 能有针 对性 地 予 以响应 ，提 供更符 合用 户 个性 化需 ２２ 操 作查 询结果 ． 求 的检索 结果 。 Ｒ ｓａｄ Ｌ ｖ ｓｎ ［ ｏｅｎ ｅｉ ｏ ５ ｎ １ 户 目标 分成 了三 类 ： 把用 早期 的导 航 技 术［（ａｅ ｄ ｎｖｇｔ ｎ 采 用 分 面导 航 或 者分 ７ ｆｃｔ ａｉ ｉ ） ｌ ｅ ａｏ ａ查 找收集 资源 （ ． 只关 注资源 本身 ， 而不去 发掘 它 的内在 ） 面浏 览技 术 。分 面 浏览 是一种 在 图书馆 学 领域 中常 用 的正交 多 ； ｂ ．查 找 导 航 页 （ 道 资 源所 在 的 网站 ，但 不愿 意 去 输 入 维划 分信 息空 间 的分类 体系 ，是一 种基 于 分面 理论 的在结 构化 知 Ｕ Ｌ； Ｒ ） 数据 集上 的探索 性 的搜 索技术 。分 面导 航 的基 本规 则是从 信息 ｃ获取 信息 （ 过 阅读 网页 内容 获取 信息 ） ． 通 。 空 间中抽象 出实 例数 据 的属性 ，利 用逻 辑运 算符 组合 不 同的属 这三类 目标 是 与信 息获 取和 管理 的不 同 阶段相 一 致 的 。用 性 面 ， 询 满足 逻辑 表达 式 的实例 数据 。分 面导航 可 分为 ３ 个 查 户可 以查 找 某个 特 定 的资 源（ 某个 电子地 图 ） 在 某个 导 航 页 过 程 ： ｅ ｏｅｉｇ（ 找 ， ｈ ｔ ｐ ｎｎ 提供 信 息空 间 的全 局 视 图 ）ｔｅ ｍｄ ｌ ｇｍ 、 ｉｄ ａ ｅ ｈ ｅ 中查找 相关 信息 ， 获取 自己想要 的信 息等 。 信息 管理 生命 周期 映 （ 细化查 询请求 ） ｔ ｅｄ ｇｍ （ 和 ｈ ｎ ａ ｅ 获取 准确查 询结果 ） ｅ 。分面导 航 射到具 体操 作上 ，可以体 现在 三种 行 为上 ：用搜 索 引擎 搜索信 技 术根 据分 类方 法学 ，允 许用 户一 步一 步选择 不 同 的搜 索关 键 息， 在搜 索结 果 中找 到想 要 的页面 ， 阅读相 关页 面获取 知识 。 字 ， 大类 到 小类 ， 步缩 小导 航 范 围 ， 近用 户 真正 需要 的结 从 逐 逼 ２１搜索 信息 ． 果。
Web信息检索技术综述
Web信息检索技术综述作者：黄崑， 赖茂生作者单位：北京大学信息管理系1.期刊论文刘振岩.王万森.陈立平WEB信息检索与WEB数据挖掘-微机发展2003,13(7)首先分析了WEB信息检索的现状,主要针对WEB信息检索的局限性,引出WEB数据挖掘,并对WEB数据挖掘技术作了概要的介绍.然后,讨论了WEB数据挖掘与WEB信息检索之间的关系,最后阐述了如何将WEB数据挖掘的研究成果应用到WEB信息检索领域中,从而提高WEB信息检索的效率和质量.2.学位论文刘绍翰Web信息检索中相关反馈等技术的研究2004计算机和网络技术的飞速发展使Web信息的发布与共享超越了时空的限制，同时也给我们带来了“信息过载”的问题，即信息资源极大丰富，但对于每个特定的用户而言，真正有用的信息和知识却相对匮乏。
绝大多数Web信息检索系统的检索返回结果与用户的信息需求毫不相干，因而为用户索取所需的Web信息资源变得非常重要。
Web信息检索的主要功能是为用户提供方便快捷准确的信息索取服务：按照用户提交的查询在Web文档库中进行查找，将符合用户需求的结果返回给用户。
搜索引擎等Web激光器统虽然能够部分地满足用户的需要，但在准确率、易用性等方面仍存在诸多问题，其效果远不能使人满意。
据此，本文对信息检索尤其是Web信息资源的有效检索这个既有重要理论意义又有广阔实际应用的课题进行了研究和探索。
本文在对Web信息检索现状进行剖析的基础上，采用基于统计学习的方法，探讨了Web文档内容的表示、组织、检索和主题分类等问题，对相关反馈等关键技术进行了系统深入的研究，取得了如下几个方面的成果：(1)首先系统介绍了Web信息检索的历史和系统的体系结构，并对国内外Web信息检索系统的现状进行了回顾与评价；分析了Web信息资源的特点及其导致的信息检索问题；接着探讨了Web信息检索系统的分类和基本功能；总结了Web信息检索系统涉及的若干关键技术及其存在问题。
浅析如何做好搜索引擎营销之搜索引擎优化
浅析如何做好搜索引擎营销之搜索引擎优化
熊艳平
【期刊名称】《消费导刊》
【年(卷),期】2012(000)004
【摘要】为了让自己的品牌宣传或商品销售能够很好得通过网络平台实现，很多企业都成立了相应的网络营销部门。
做好网络营销有很多种方法，如通过传统媒体投放广告、购买竞价排名服务、SEO等，他们的不同之处是前两种需要花不少的费用，而第三种SEO方法是目前费用投入最少、效果也较明显的一种方式。
【总页数】1页(P128-128)
【作者】熊艳平
【作者单位】厦门软件职业技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】F270.7
【相关文献】
1.如何做好搜索引擎优化(SEO)提高新闻网站访问量 [J], 吴新星
2.企业搜索引擎营销模式浅析 [J], 张莉;崔书会
3.搜索引擎营销现状及趋势浅析 [J], 付志鹏
4.搜索引擎营销现状及趋势浅析 [J], 付志鹏
5.大数据时代下中小企业搜索引擎营销浅析 [J], 施薇;李婷婷
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
个性化搜索引擎技术研究
个性化搜索引擎技术研究
顾立平
【期刊名称】《人天科学研究》
【年(卷),期】2011(010)004
【摘要】个性化搜索引擎是一种用户驱动网页排名结果的优化方式。
基于本体和
语义网,用户建模可以作出准确的查询结果,它包括：限定搜索方式、过滤搜索结果,以及成为搜索过程等3种方式。
因此,个性化搜索引擎用户模型可被视为用户驱动
个性化搜索服务的模型。
研究结论是整合前人研究并且提出＂用户行为（用户兴趣、用户偏好、用户查询记录）-用户文档（用户行为与关键词组）-用户建模（相关性算法与排名算法）-个性化服务＂的新模型,可作为数字图书馆发展个性化搜索引擎的指引。
【总页数】3页(P106-108)
【作者】顾立平
【作者单位】国立台湾大学图书资讯系,台湾台北100671
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.09
【相关文献】
1.基于Agent的个性化搜索引擎关键技术研究 [J], 宋国柱;陈俊杰
2.个性化搜索引擎技术研究 [J], 顾立平
3.基于主题爬虫的个性化搜索引擎技术研究 [J], 陈晨
4.浅谈基于Web挖掘的个性化搜索引擎技术 [J], 谢海艇
5.个性化搜索引擎中的Web数据挖掘技术研究 [J], 高爱莲;刘增磊
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于自然语言处理的个性化推荐系统研究
基于自然语言处理的个性化推荐系统研究随着信息技术和互联网的不断发展，人们获取信息与娱乐的方式也越来越多样化。
以各类软件、app、游戏、音乐等为代表的数字产品，越来越成为人们日常生活的重要组成部分。
同时，数字内容市场也变得愈发繁荣。
在这样一个内容繁荣的时代，人们面临的一个常见问题是：如何在海量信息中找到自己需要的内容？这时，个性化推荐系统就显得尤为重要，它可以帮助用户筛选网站、文章、音乐、视频、商品等海量内容，让用户在最短时间内找到自己需要的信息。
过去基于推荐系统的推荐方法主要有三种：基于内容推荐、协同过滤推荐、混合推荐等。
现在，由于近年来机器学习和自然语言处理技术的发展，推荐系统的表现也得到了提高与改善。
其中，基于自然语言处理的个性化推荐系统，可以更好地学习用户的偏好，用更智能的方式向用户进行推荐。
下面我们来介绍一下这个领域的一些研究进展和应用案例。
一、基于自然语言处理的个性化领域自然语言处理(NLP)是一门研究计算机理解自然语言的技术，它使用了机器学习算法，包括传统的方法如向量空间模型，还有深度学习方法如循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)，来对文本进行分析、处理、理解和生成。
NLP主要应用于自动文本分类、情感分析、机器翻译、自动问答和信息抽取等领域。
在推荐系统中，基于NLP的方法通常可以分为两类。
一类是用户兴趣模型(User Interest Model)建模，它为用户产生推荐列表提供了基础。
通过分析用户的行为数据、领域背景、用户画像等信息，将用户的习惯与兴趣抽象成数学模型，为后续的推荐系统提供了更有针对性的推荐。
例如，亚马逊的推荐系统，可以分析用户的搜索记录、购买历史记录、评论等，生成一个用户行为模型，以此推荐更符合用户需求的商品。
另一类是内容表示(Content Representation)建模，它提供了更深层次的内容分析。
基于NLP技术，将文本或图片等多媒体数据抽象成数学模型，在向用户推荐时，基于内容相似度，将不同的内容汇总为一组推荐产品。
基于个性化推荐的Web搜索引擎技术综述
IT大视野数码世界 P.94基于个性化推荐的Web搜索引擎技术综述毛冉 李小娅 国家知识产权局专利局专利审查协作四川中心摘要：个性化的推荐技术在搜索引擎中起着关键作用，可以帮助用户快速得到搜索结果。
本文对专利技术发展状况、技术分支的发展进行了详细介绍。
关键词：搜索引擎 个性化 推荐1 概述随着信息技术的迅速发展，web搜索引擎技术也得到迅猛发展。
Web搜索引擎中个性化推荐的主要技术内容包括以下几点：基于文档的方法、基于日志的方法、基于网页排序的方法。
基于文档的方法主要通过从查询相关文档或人工编辑语料（如词典）中找出与输入查询相关的词或短语，进而利用这些相关词或短语构建推荐查询；基于日志的方法依靠分析日志寻找历史出现过的相似查询，采用聚类技术计算关键词之间的关联程度，然后向用户推荐匹配较高的关键词；基于网页权重的方法不仅使用文本匹配技术，也广泛地使用网页权值，如Google的PageRank技术。
2 技术发展状况由于基于文档的方法、基于日志及基于网页排序的方法是目前三大个性化推荐的搜索引擎技术，因此，本文从基于文档的方法、基于日志的方法及基于网页排序的方法三方面对搜索引擎的技术发展进行详细阐释。
2.1基于文档的方法基于文档的方法主要分为三类：全局文档集分析，局部文档集分析和分析人工编辑语料（如词典，维基百科等）。
2001年8月3日，Michlewicz等人提出的公开号为US2002/0065857A1的专利申请中指出，通过基于从整个文本文档获取的关键词，建立构建字典，分析文档的文本关键词或关键词出现次数和上下文关键词出现在文本中的次数，基于分析中得到的信息，将文档聚类成簇组，其中每个簇的簇组包括一组文件的相同的字或词组。
现有的搜索引擎中，进行倒排序索引的词以及这些词对应的文档列表均是通过单机存储，从而导致中央处理器和磁盘的压力增大，无法高效地进行运算，影响倒排索引数据的存取速度，导致搜索结果的生成效率低。
基于XML的数字图书馆信息组织
基于XML的数字图书馆信息组织
翁畅平
【期刊名称】《科技情报开发与经济》
【年(卷),期】2008(018)016
【摘要】结合数字图书馆信息资源特征,分析了XML技术优势,引入了基于XML 的信息组织平台,探讨了用XML描述丰富的信息资源和元数据转换机制.
【总页数】3页(P12-14)
【作者】翁畅平
【作者单位】安徽大学管理学院,安徽,合肥,230039
【正文语种】中文
【中图分类】G250.76
【相关文献】
1.基于XML的数字图书馆Web信息资源整合 [J], 贾宏
2.基于XML本体描述语言的数字图书馆Web信息资源整合 [J], 王军
3.基于XML的信息组织与处理:1.XML技术体系 [J], 张晓林
4.XML:数字图书馆信息组织的基础技术 [J], 卢巧云
5.基于Servlet/JSP和XML的数字图书馆教学信息资源定制系统研究 [J], 罗金增因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于使用偏好的个性化检索
利用用户对使用偏好的定制，获知用户的 个性化信息，并依次构建用户个性化检索 模型而实现的个性化检索。又称“用户定 制检索”。
用户定制检索可分为： 一般形式 定制检索标签
2020/5/9
10
基于使用偏好的个性化检索
用户定制检索的一般形式
➢ 对检索资源的定制（Web、新闻、视频、 Blog等）
2020/5/9
3
1.研究背景-2
搜索引擎的发展
第一代搜索引擎是以1995 年出现的yahoo,altavista 和 infoseek为代表。它们根据相关程度对结果进行排序。这 种相关程度主要是以匹配到的关键词的多少、 关键词在页 面上出现的位置及关键词在页面上出现的频率来加权和计 分，因此这种相关程度排序仅仅是系统对检索结果的一种 判断，并不一定符合用户的客观需求。
➢ 对检索语言的定制 ➢ 对用户或搜索引擎所处地区的定制 ➢ 对检索结果的安全性定制，一般包括无过滤、
中过滤、高过滤三个设置 ➢ 对检索结果的显示方式（网页摘要、语种、来
源等）、显示条数及排序方式的定制 ➢ 对某些检索功能和选项的定制。（检索界面颜
色、布局、字体等的定制）
2020/5/9
11
基于使用偏好的个性化检索
2020/5/9
4
1.研究背景-3
用户个性化需求的凸显
信息用户由图书情报机构服务的专业研 究人员扩大到普通百姓；
由于每个人的生长环境、受教育背景等 个不相同，对搜索结果的期待有很大差 异。
人的兴趣、研究具有阶段性。
2020/5/9
5
2.问题的提出
查询精度不高，检索结果中无关或无用的
网页过多，大约有一半的结果是无关的。 80%用户仅对前2页的查询结果感兴趣。
➢系统返回的检索结果页面上除了有按线性列表方式 显示的检索结果外，还提供与检索相关的关键词集， 包括上位词、下位词和相关词，用户可以根据需要， 从中选择最恰当的关键词，以便使搜索引擎返回的检 索结果更符合自己的检索需求。
2020/5/9
18
基于检索结果的个性化检索
基于检索结果的个性化检索
4.搜索引擎个性化检索的实现
2020/5/9
7
3.搜索引擎个性化检索
特征
丰富的信息数量
完善的信息分类 信息在深度和广度上的结构型分布
正确理解用户个性的学习机制 柔性的页面结构 完善的功能（收藏、浏览、传送、共享）
2020/5/9
8
3.搜索引擎个性化检索现状
搜索引擎个性化检索类型
基于使用 偏好
基于检索 历史
基于检索 结果
基于使用 偏好
基于检索 历史
基于检索 结果
基于检索历史的个性化检索
检索历史是搜索引擎记录、保存和管理用户 以往的检索情况，以便为用户今后的检索提 供参考，提高检索结果相关性和检索效率的 一种检索功能。
基于检索历史的个性化检索就是指通过追踪 和分析用户的检索历史记录，挖掘出用户的 个性化信息，并依次构建用户个性化检索模 型而实现的个性化检索。
智能代理技术
用户兴趣挖掘技术
基本概念 用户兴趣的个性化体现在两方面：
对web内容的个性化 对web形式的个性化
V=（V1，V2……Vn)
2020/5/9
25
用户兴趣挖掘技术-获取用户兴趣的方式
通过用户主动提供自 己的兴趣来得到用户 的个性化向量
体系结构
搜索引擎个性化检索实现的关键技术
用户兴趣挖掘技术 网络信息挖掘技术 概念检索技术 信息推送技术 智能代理技术 相关度排序算法分析
2020/5/9
21
4.搜索引擎个性化检索体系结构
用户
用
检
Spid
索
分
er1
Inte
户
索
索引
引
析
rnet
接
器
数据库
器
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
器
Spid
er1
用户
口
4.搜索引擎个性化检索体系结构
搜索引擎的检索设计未能以用户的思想和行 为来构建检索模式，以致于具有不用目的的 两个用户在同一关键词查询时，得到同样的 结果，这明显与用户的特殊需求不符。
2020/5/9
6
3.搜索引擎个性化检索
概念：
个性化检索就是指利用用户的个性化模式对 检索结果进行作用，从而得到尽量符合用户 检索目的的检索。
是指通过分析用户输入的检索提问式、用户点击的网页、检 索历史以及用户的使用日志等获得和用户检索目的相关的个 性化信息。
用户 用户
个
性
化
需
求
分
用
析 器
检
Spid
索 分 er1
Inte
户
用户兴 索 索引 引 析
rnet
接 口
个 趣模型 器 数据库 器 器 性 化
Spide r1
查
询
过
滤
器
搜索引擎个性化检索实现的关键技术
网络信息挖掘
技术
B
C 概念检索技术
用户兴趣 A 挖掘技术
相关度排序 F 算法分析
D 信息推送 技术
E
第二代搜索引擎是以1998年出的google和directhit 为代 表。它们是根据以往用户实际访问一个网站并在该网站上 所花费的时间来确定一个网站的重要性，或者根据一个网 站被其他网站链接的数量来确定网站的重要性。
第三代搜索引擎是正在研究和开发的智能搜索引擎，个性 化要求是它的主要特色之一。
2020/5/9
15
基于检索历史的个性化检索
基于检索结果的个性化检索
基于检索结果的个性化检索，就是指利用 用户对检索结果信息内容的定制，获知用 户的个性化信息，并依次构建用户个性化 检索模型从而实现的个性化检索。
2020/5/9
17
基于检索结果的个性化检索
➢根据用户对搜索引擎采用动态自动聚类方式聚类检 索结果所得到的聚类选择，推断用户真正感兴趣的类 别/主题，并把该类别/主题作为检索的背景信息指导 搜索引擎进行检索从而优化检索结果。
定制检索标签
就是指用户根据自己的需要对搜索引擎首页面上 的检索标签进行定制。定制有两种形式：
通过从系统现有的检索标签选项中进行选择来 定制
根据需要生成新的检索标签，用户的定制内容 包含在新生成的检索标签中
2020/5/9
12
基于使用偏好的个性化检索
3.搜索引擎个性化检索现状
搜索引擎个性化检索类型
1 2020/5/9
搜 个索 性引 化擎 检的
索 研 究
主要内容
研究背景 问题的提出 搜索引擎个性化检索
概念 特征 现状
搜索引擎个性化检索的关键技术
2020/5/9
2
1.研究背景-1
Internet上的信息资源特点
内容广泛，类型多样，涉及到人类生活的 各个领域。
更新速度快。 信息重复率高。 信息结构化程度低。 信息过载，资源迷向。