基于用戶偏好的個性化搜索模型研究.pdf

1、在互聯(lián)網(wǎng)時代，人們普遍使用搜索引擎來搜尋自身所需內(nèi)容，但是檢索時往往被淹沒于信息海洋中。由于網(wǎng)絡(luò)信息的動態(tài)變化和用戶興趣的遷移，往往在搜索引擎返回的結(jié)果列表中，很難找到符合用戶需求的信息，即搜索準(zhǔn)確性不高。對于不同用戶的查詢，搜索引擎一般返回如出一轍的結(jié)果列表，并未考慮用戶興趣的異同，即難以提供個性化服務(wù)。這顯然已無法滿足人們的需求。為了更好地利用搜索引擎，讓人們享受更好的用戶體驗，個性化搜索研究具有十分重要的意義。
　　通過全面

2、分析個性化搜索的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，提出一種基于用戶偏好面向社區(qū)群體的個性化搜索模型Friendship Personalized Search Model（FPSM）。本模型選取隱式反饋搜集用戶行為，研究用戶歷史記錄特點與內(nèi)容，綜合由網(wǎng)頁半結(jié)構(gòu)化特點改進的向量空間模型和信息增益方法來提取用戶瀏覽網(wǎng)頁的特征，以此作為建立用戶偏好的基礎(chǔ)。通過概率理論將用戶、查詢內(nèi)容、網(wǎng)頁特征三個要素緊密聯(lián)系，構(gòu)建查詢和特征間的關(guān)聯(lián)矩陣以及用戶、查詢和特征間的

3、關(guān)聯(lián)矩陣，以這兩個矩陣來描述用戶偏好。最后使用協(xié)同過濾的鄰居算法計算社區(qū)用戶對搜索結(jié)果列表中網(wǎng)頁的偏好相似度，融合用戶自身偏好和相似鄰居偏好，給出一種線性網(wǎng)頁評分函數(shù)，根據(jù)分數(shù)高低對原始搜索結(jié)果重排序。為適應(yīng)用戶偏好隨時間的動態(tài)變化，根據(jù)用戶搜索行為情況改進了牛頓冷卻定律，作為時間衰減函數(shù)，將歷史用戶偏好記錄進行衰減，為個性化搜索提供具有時新性的用戶偏好，以體現(xiàn)用戶偏好實時轉(zhuǎn)變情況。
　　為驗證模型有效性，將提出的個性化搜索模型應(yīng)