【摘 要】
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解决用户的模糊查询问题一直以来是信息检索领域研究的热点。为了解决不同用户间的查询差异,一种称为个性化搜索的技术得以提出,其通过获取用户的喜好来识别查询意图,但研究
【机 构】
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浙江工商职业技术学院计算机应用研究所
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解决用户的模糊查询问题一直以来是信息检索领域研究的热点。为了解决不同用户间的查询差异,一种称为个性化搜索的技术得以提出,其通过获取用户的喜好来识别查询意图,但研究发现很少有用户愿意直接或间接提供个人信息。本文提出一种基于用户点击历史信息自动获取用户兴趣进而对搜索结果进行个性化呈现的Web搜索系统架构。基于主题相关PageRank技术,设计了用户兴趣学习算法和个性化搜索页面排序算法。实验表明该算法能有效学习用户的兴趣信息,提高了个性化Web搜索质量。
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