基于用户兴趣模型的元搜索引擎算法研究

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基于概念模型的个性化搜索引擎研究

ａｌｇｏｒｉｔｍ，ａｈＤｅｗｑｕｅｙｒｃｌｕｓｔｅｉｒｎｇａｌｇｏｉｒｔｍｈｂａｓｄｅｏｎｏｎｃｃｅｐｔｉｓｐｏｐｒｏｓｅｄ．Ｉｎｔｈｉｓｃｌｕｓｔｅｉｒｎｇａｌｇｏｉｒｔｍ，ｑｈｕｅｒｙ－ｏｎｃｃｅｐｔｂｉｐａｒｔｉｔｅｇｒａｐｈ
ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｅｘｅｒｐｉｍｅｎｔｓｈｏｗｓｔｈｅｐｒｅｃｉｓｉｏｎａｎｄｒｅｃａｌｌｏｆｐｅｒｓｏｎａｌｉｚｅｄｓａｒｅｃｈ．
ＴＰ３９１ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ１６７２ — ９７２２．２０１４．０３．０２９
中图分类号
ＰｅｒｓｏｎａｌｉｚｅｄＳｅａｒｃｈＥｎｇｉｎｅＢａｓｅｄｏｎＣｏｎｃｅｐｔｕａｌＭｏｄｅｌ
ＲＡＮＬｉｎｇｓｈｕａｉＭＡＥｎｑｉｏｎｇ
（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｎａｎ）ｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆｃｉＳｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｎａｎ）ｉｎｇ２１００９４）

个性化搜索引擎中用户兴趣模型研究

第１卷第８１期
软件导刊
ＳＯｔｒｆｗａｅＧｕｉｅｄ
ｖ０１１．ｌＮＯ８
Ａｕｇ２２．０１
个性化搜索引擎中用户兴趣模型研究
林国，李伟超
（州航空工业管理学院计算中心，南郑州４０１）郑１河５０５
新动作做出反应。
当前，用的信息检索系统对用户本身的个性需求没通有给予较大的关注，们大多通过改进当前的检索模型、它
优化信息处理过程等方面的工作来提高检索的准确性。这类搜索引擎系统中没有考虑到用户的检索行为、史，历用户也不能方便地发现其最新兴趣偏好点。用户兴趣模型是用来描述用户潜在兴趣需求的模型，主要功能是捕其获用户查询需求及其兴趣偏好，同时记录、理用户兴趣管偏好。在信息查询系统中引进用户兴趣模型，助于为用有户提供个性化的信息查询服务，以实现自适应信息搜索。
不同知识结构的用户对文档相关性的判断和对检索
结果的要求是各不相同的，使同一个用户，不同的时即在
期其兴趣的侧重也是不同的。用户兴趣模型是为用户提
供个性化服务信息检索或信息过滤系统的核心组成部分，它能够获取每个用户不同的信息需求，踪用户的兴趣与跟行为，此对每个用户需要分别建立用户描述文件，即因也个性化服务文件，文件用来保存用户的兴趣偏好。该目前，掘用户兴趣主要有两种方式：式获取和隐发显式获取。显式获取是指用户主动提供自己的兴趣偏好，进

《2024年基于用户兴趣建模的推荐方法及应用研究》范文

《基于用户兴趣建模的推荐方法及应用研究》篇一一、引言随着互联网的飞速发展，信息过载问题日益严重。

在如此庞大的信息海洋中，如何有效地为用户提供符合其兴趣的推荐内容，成为了许多互联网公司和服务提供商关注的焦点。

基于用户兴趣建模的推荐方法应运而生，其通过分析用户的兴趣偏好，构建用户兴趣模型，从而为用户提供个性化的推荐服务。

本文将深入探讨基于用户兴趣建模的推荐方法及其应用研究。

二、用户兴趣建模的基本原理用户兴趣建模是推荐系统的基础。

其基本原理是通过收集、分析和处理用户的各种行为数据，如浏览记录、搜索记录、购买记录等，从而构建出反映用户兴趣偏好的模型。

这些数据可以反映用户的喜好、需求和习惯，为后续的推荐提供依据。

三、基于用户兴趣建模的推荐方法1. 协同过滤推荐方法协同过滤是一种基于用户行为的推荐方法。

它通过分析用户的历史行为数据，找出与当前用户兴趣相似的其他用户，然后根据这些相似用户的喜好来推荐内容给当前用户。

协同过滤可以分为基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤两种。

2. 内容推荐方法内容推荐方法主要是通过分析项目的特征和内容，找出与用户兴趣相关的项目进行推荐。

它需要构建一个包含项目特征和内容的模型，然后通过比较项目与用户兴趣模型的相似度来推荐内容。

内容推荐方法的优点是可以发现新的、潜在的用户兴趣点。

3. 混合推荐方法混合推荐方法是将协同过滤和内容推荐方法结合起来，综合利用两者的优点进行推荐。

混合推荐方法可以提高推荐的准确性和满意度，同时也可以避免单一方法的局限性。

四、应用研究基于用户兴趣建模的推荐方法在各个领域都有广泛的应用。

例如，在电商领域，可以通过分析用户的购买记录、浏览记录等数据，构建用户兴趣模型，从而为用户推荐符合其需求的商品。

在视频网站、音乐平台等领域，可以根据用户的观看记录、搜索记录等数据，为用户推荐感兴趣的视频、音乐等内容。

此外，在社交网络、新闻推送等领域也有广泛的应用。

五、结论与展望基于用户兴趣建模的推荐方法已经成为互联网领域的重要研究方向。

基于群用户兴趣模型的搜索结果排序研究

摘
要：为提高搜索引擎的查准率，出了一种基于群用户兴趣模型的加权全局相关度查询排序算法。算法提
综合考虑了用户搜索意图与搜索结果的全局相关度，改进了搜索引擎的排序结果，为用户提供了准确的搜索服务。实验结果表明，与用户意图相关的搜索结果能够排在最前面，搜索准确率明显提高。
始搜索向量的相似度；。为搜索结果文档中特
征词的权重；为对应用户搜索兴趣向量中相
序算法的思路是搜索结果与用户搜索意图的全局相关度，利用结果文档向量与搜索意图向量间的相似性来表示相关度，与用户兴趣相关的结果将
同特征词的权值。（）３计算用户扩展搜索向量ｑ＝｛。ｇ，ｑ， …，ｇ｝与＝｛ｄ，，，的相似度。ｄ，：… ｄ｝
３加权全局相关度查询排序算法的实现
假设用户初始搜索向量为ｑ＝｛。ｑ，ｑ，： …，ｑ｝经过搜索意图分析，，并经扩展后得到搜索扩展向量ｑ＝｛。ｑ，，｝依据搜索扩展向量ｑ，：… ｑ，
者是关注度最高的兴趣点，加入这部分兴趣特征
能够扩展用户兴趣点，并且实时性较好，信息的采集采用文本聚类的方法。对以上信息进行处理，
要提高用户使用搜索引擎查找所需信息的准确性，建立对用户兴趣偏好进行描述的用户模型，
利用兴趣模型获取用户的准确搜索兴趣需求，是种行之有效的方法。图２ｊ所示为基于群体特
一
性的用户兴趣模型功能结构图。
网络扩展搜索
０ＤＰ
知识库
用户临时兴趣模型
１搜索引擎体系结构

基于用户兴趣的推荐算法研究与实现

基于用户兴趣的推荐算法研究与实现随着互联网的发展和普及，人们对于信息的获取和处理需求越来越强烈，尤其是在面对海量信息的时候。

因此，如何利用用户兴趣为基础，对信息进行精准推荐，成为了一个备受研究者关注的问题。

本文将从什么是用户兴趣、用户兴趣如何获取、用户兴趣与推荐算法、推荐算法的实现等几个方面来深入探讨基于用户兴趣的推荐算法。

一、用户兴趣是什么？用户兴趣是指用户在各个领域、方面、时间、空间等因素影响下，对于某些特定事物或信息的认同、追求、关注等心理状态。

根据用户兴趣的不同，可划分为个人兴趣、社交兴趣、时事兴趣等。

而对于不同平台、应用来说，用户兴趣也会存在一定的差异，这就需要推荐算法能够精准地获取用户的兴趣。

二、如何获取用户兴趣？用户兴趣的获取有许多方式，很多原始数据都可以被转化成用户兴趣。

主要包括以下几种：1. 历史行为数据：包括用户的搜索历史、点击历史、转化历史等信息，这些信息可以反映出用户的兴趣爱好、性格特点等。

2. 人工标记数据：是在对信息进行处理或整理时，由人工为信息打上标签或分类，例如豆瓣电影的分类标签、新浪微博的话题标签等。

3. 基于用户画像的数据：是根据用户的基本信息（如年龄、性别、地域、职业等）推断出用户的兴趣和偏好，例如人群画像分析模型。

三、用户兴趣与推荐算法用户兴趣是推荐系统的基础。

根据用户兴趣的多样性、时效性和复杂性，现有的推荐算法可以分为以下三类：1. 基于内容的推荐算法：主要是通过分析用户过去的行为、喜好和静态属性来推断出用户潜在的喜好，利用信息的元数据进行推荐。

2. 协同过滤算法：主要是利用多个用户相对行为模式的相似性，来推荐与用户兴趣相近的物品。

3. 深度学习算法：主要通过对用户和物品的深度学习处理，进行推理和推荐。

四、推荐算法的实现推荐算法的实现需要综合考虑很多因素，例如数据量、数据质量、算法性能等。

具体地讲，需要用到以下技术：1. 数据预处理：对数据进行清理、去重、过滤、转换等操作，去除噪声、异常值、缺失值等。

基于改进用户浏览行为个性化搜索引擎系统研究

基于改进用户浏览行为个性化搜索引擎系统研究摘要：提出了一种改进用户浏览行为的用户兴趣模型，该模型综合考虑了用户对页面的浏览行为、用户的长期兴趣和短期兴趣。

将这种改进的用户兴趣模型应用于个性化搜索引擎系统中，详述了系统的基本框架、系统基本功能模块，开发了一个演示系统IUBPSES。

模拟实验显示：利用该改进用户兴趣模型的搜索引擎系统进行关键词搜索，其搜索效果优于当前主流搜索引擎系统。

最后，指出了需要改进和进一步研究方向。

关键词：用户浏览行为；个性化服务；搜索引擎；用户兴趣模型；IUBPSES系统0引言用户兴趣模型是存储用户的兴趣偏好、存储和管理用户的行为历史、存储学习用户行为的知识和进行相关推导知识的功能集合[1]。

近年来学者对个性化搜索引擎系统中的用户兴趣模型进行了广泛深入的研究，林国[2]分析了现有用户兴趣模型的不足，指出了用户兴趣模型的基本结构，提出了个性化搜索引擎中用户兴趣模型的工作过程。

刘东飞[3]提出了一种基于群用户兴趣模型的加权全局相关度查询排序算法，改进了搜索引擎的排序结果，为用户提供了较准确的搜索服务。

王微微[4]提出了一种基于用户行为的兴趣度模型，分析了用户的行为模式，结合用户的浏览内容发现用户兴趣。

刘文杏[5]根据用户的兴趣和喜好提出了一种挖掘用户兴趣的路径浏览模型和算法，使Web 服务器能更快地反馈信息，能够为用户提供更好的信息服务。

郝水龙[6]提出一种基于层次向量空间模型（VSM）的用户兴趣模型表示及更新处理机制，采用基于用户浏览行为来计算用户对网页的兴趣度，快速估计网页兴趣度。

郭力军[7]改进了基于RSS数据源的用户兴趣模型，模拟实验表明该改进的用户兴趣模型个性化程度较高，对用户兴趣更新及时、准确。

个性化元搜索引擎模型的研究与设计

ＲｅｅｒｈａｄＤｅｉｎｏｒｏａｉｅｅａｓａｃｇｎｅＭｏｌｓａｃｎｓｇｆＰｅｓｎｌｚｄＭｔ－ｅｒｈＥｎｉｄｅ
Ｌｎｊｎ，ＤＮｕｈｉＵＡ－ａｇＯＧＸ —ｕｉ
ｍｅａｓａｃｎｉｅＯｌｈｎｏｍａｉｎｃｌｃｉｎａｄｐｏｅｓｎｒｃｓ．Ｔｅｐｒｏａｉｅｔ— ｅｒｈｅｇｎａｅｔｉｐｌｔ—ｅｒｈｅｇｎｉｔｅｉｆｒｔｏｌｔｎｒｃｓｉｇｐｏｅｓｈｅｓｎｌｄｍｅａｓａｃｎｉｅｈｓａｃｒｎａｐｉｏｅｏｚａ —
（ｅａｔｅｔｆｏｕｅＳｉｃｎｆｒａｉ，ｕｚｏｎｖｒｔ，ｕｙｎ５０５ＣｉａＤｐｒｎｏＣｍｐｔｃｎｅａｄｈｏｍｔｎＧｉｕＵｉｓｙＧｉｇ０２，ｈｎ）ｍｒｅｏｈｅｉａ５
Ａｂｓｒｃ：ｉｈｐｏｌＳｃｎｉｕａｌｎｒａｉｇｄｍａｄｆｓａｃｆｃｅｃｎｍｐｏｉｇｑｕｌｔｆｒｑｕｒｍｅｔｔａｔＷｔｅｐｅ’ ｏｔｎｌｙｉｃｅｓｎｅｎｓｏｅｒｈｅｉｎｙａｄｉｒｖｎａｉｙｏｅｉｅｎｓ，ｔｅｔａｉｉ — ｉｈｒｄｔｏｎａｅｒｈｅｇｎｓｈｖｅｅｕａｌＯｉｅｏｅ’ ｅ．Ｔｏｓｈ，ｔｉｐｏｌ，ｔｓｐａｅｎｒｄｕｅｔ —ｅｒｈｅｇｎｌｓａｃｎｉｅａｅｂｎｎｂｅｔｎｅｔｐｅｐｌＳｎｅｄｓｏｅｈｓｒｂｅｍｈｉｐｒｉｔｏｃｓｍｅａｓａｃｎｉｅｔｃｎｏｏａｅｓａｉａｉｎｔｃｎｏｏｙ，ａｄｔｏｂｎｉｎｏｈｗｏｆｃｓｓｏｎｔｅｐｒｏａｌｅｎｔｓａｃｎｉｅｍｏｌｅｈｌ￣ｎｄｐｒｏｎｌｚｔｏｅｈｌｇｎｈｅｃｍｉａｔｆｔｅｔｏｕｅｈｅｓｎｉｄｌｅａ—ｅｒｈｅｇｎｄｅ，ｏｚｉｃｕｉｅｓｎｌｚｄｍｅａｓａｃｎｇｎｖｒｌｓｓｅａｃｉｅｔｒｕｅｎｅｅｔｍｏｌａｄｔａｉｔｕｔｒｏｅｓｎｌｔｎｌｄｎｇｐｒｏａｉｅｔ— ｅｒｈｅｉｅｏｅａｌｙｔｍｒｈｔｃｕｅ，ｓｒｉｔｒｓｄｅｎｈｅｂｓｃｓｒｃｕｅｆｐｒｏａｉｙ

用户搜索行为模型与个性化推荐研究

用户搜索行为模型与个性化推荐研究随着互联网技术的迅猛发展和各种信息的爆炸式增长，用户在互联网上进行检索和浏览的行为日益频繁。

为了满足用户的信息需求，搜索引擎系统不断完善和优化，而个性化推荐系统正是其中的重要组成部分。

本文将从用户搜索行为模型和个性化推荐两个方面进行研究，探讨如何利用用户的搜索行为模型来实现更好的个性化推荐。

一、用户搜索行为模型1.搜索行为模型的概念用户搜索行为模型是对用户在搜索引擎平台上的行为进行建模和预测的方法。

通过分析用户的搜索关键词、点击行为、查询意图等信息，可以揭示用户的信息需求和行为习惯，为个性化推荐提供依据。

2.搜索行为模型的分类根据用户行为数据的不同特点，搜索行为模型可以分为统计模型和机器学习模型。

统计模型基于对用户历史行为数据的统计分析，通过计算概率模型来预测用户的搜索行为。

机器学习模型则通过对用户行为数据的学习和建模，利用各种算法实现对用户行为的分类和预测。

3.搜索行为模型在个性化推荐中的应用用户搜索行为模型可以为个性化推荐系统提供重要的参考和依据。

通过对用户的搜索行为进行分析，可以推测用户的兴趣偏好并建立用户兴趣模型，从而实现更准确的个性化推荐。

例如，当用户在搜索引擎中输入某个关键词时，搜索引擎可以根据用户的历史搜索行为和点击行为，推测出用户的真实需求，并向用户推荐相关的内容。

二、个性化推荐1.个性化推荐的概念个性化推荐是根据用户的兴趣、历史行为等信息，为用户提供符合其需求和偏好的个性化推荐内容。

通过挖掘用户的潜在兴趣和喜好，个性化推荐系统可以更好地满足用户的信息需求，提高用户的搜索体验。

2.个性化推荐的算法个性化推荐系统的算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐和混合推荐等。

基于内容的推荐主要通过分析推荐对象本身的特征和内容，将相似的推荐对象推荐给用户；协同过滤推荐则是通过分析用户的行为模式和用户之间的相似性来进行推荐；混合推荐则是将多种推荐算法相结合，综合考虑多方面的因素进行推荐。

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度和精度。
关键词：信息检索；元搜索引擎；用户兴趣建模；查询映射算法；引擎调度算法
中图分类号：ＴＮ９１５文献标识码：Ａ文章编号：１６７４ — ６２３６（２０１３）２０ — ００１４ — ０４
第２１卷第２０期
Ｖ０１．２１
ＮｅｃｔｒｏｎｉｃＤｅｓｉｇｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
２０１３年１０月
０ｃｔ．２０１３
基亏用户兴趣模型的元搜索引擎算法研究
（ＨｕａｎｇｈｅＳｃｉｅｎｃｅ＆ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＣｏｌｌｅｇｅ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ４５００６３，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ｃｕｒｒｅｎｔｌｙｗｈｅｎｐｅｏｐｌｅｕｓｅｓｅａｒｃｈｅｎｇｉｎｅｔｏｏｂｔａｉｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｔｈｅｒｅｉｓｔｏｏｍｕｃｈｉｒｅｌｅｖａｎｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｔｈｅｓｅａｒｃｈｒｅｓｕｌｔｓ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍ，ｗｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｎｅｗｓｅａｒｃｈｅｎｇｉｎｅｗｏｒｋｉｎｇｍｅｔｈｏｄｔｈａｔｃｏｍｂｉｎｓｕｓｅｒｉｎｔｅｒｅｓｔｍｏｄｅｌｉｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｗｉｔｈｍｅｔａｓｅａｒｃｈｅｎｇｉｎｅａｌｇｏｉｒｔｈｍ．Ｆｉｒｓｔ，ｗｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｕｓｅｒｉｎｔｅｒｅｓｔｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎＵｓｅｒ ’ Ｓｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｂｒｏｗｓｉｎｇｂｅｈａｖｉｏｒ．Ｓｅｃｏｎｄ，ｗｅｐｕｔｆｏｒｗａｒｄａｍａｐｐｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｈａｔｍａｐｔｈｅｕｓｅｒｑｕｅｒｙｔｏｕｓｅｒｉｎｔｅｒｅｓｔｃｌａｓｓ，ｕｓｅｄｔｏｃａｌｃｕｌａｔｅｔｈｅｃｏｒｅｌａｔｉｏｎｗｉｔｈｍｅｍｂｅｒｅｎｇｉｎｅｓ．Ｔｈｅｎ，ｗｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｍｅｍｂｅｒｅｎｇｉｎｅｆｅａｔｕｒｅｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｍｅｔａｓｅａｒｃｈｅｎｇｉｎｅｂａｓｅｄｏｎｉｎｔｅｒｅｓｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｓａｍｐｌｉｎｇ，ａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｄｍｅｍｂｅｒｅｎｇｉｎｅｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｌｇａｏｒｉｔｈｍ，ＳＯｔｈａｔｍｅｔａｓｅａｒｃｈｅｎｇｉｎｅｃａｎｓｅｌｅｃｔｓｅｖｅｒａｌｍｅｍｂｅｒｅｎｇｉｎｅｓａｓｓｏｃｉａｔｅｄｗｉｔｈｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｕｓｅｒｑｕｅｙｒｔｏｃｏｍｐｌｅｔｅｓｅａｒｃｈ．Ａｎａｌｙｓｉｓｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｉｓ
王倩．宋朝
（黄河科技学院河南郑州４５００６３）
摘要：为了解决当前人们在使用搜索引擎获取信息时遇到的搜索结果针对性不强．无关信息太多的问题．提出了将用户兴趣建模技术和元搜索引擎算法相结合的搜索引擎工作方式。首先收集用户的个人信息和常用浏览用于用户兴趣模型的构建，然后创建一种映射算法，能够把用户查询较好地映射到已创建的用户兴趣模型，用来计算与各成员引擎的相关度。在元搜索引擎的成员引擎特征表示上提出了以兴趣分类采样为依据，同时对成员引擎调度算法也进行改进．选择与当前用户查询相关度最高的几个成员引擎完成搜索工作。经过分析表明这种算法可以有效改进查询速
Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｍｅｔａｓｅａｒｃｈｅｎｇｉｎｅｂａｓｅｄｏｎｕｓｅｒｉｎｔｅｒｅｓｔｍｏｄｅｌ
ＷＡＮＧＱｉａｎ，ＳＯＮＧＣｈａｏ