基于搜索日志的圖文推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的廣泛使用，信息的獲取方式發(fā)生了巨大改變?；ヂ?lián)網(wǎng)帶來(lái)了信息交流成本的極大下降，人們能便捷的從網(wǎng)絡(luò)獲取各種各樣的信息。為了高效搜索信息，搜索引擎普遍為用戶(hù)提供相關(guān)搜索的服務(wù)。
　　這種查詢(xún)推薦服務(wù)可以?xún)?yōu)化用戶(hù)的檢索詞，提高搜索服務(wù)質(zhì)量，或者推薦新的搜索內(nèi)容發(fā)現(xiàn)用戶(hù)的興趣，從而實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的搜索服務(wù)。這種相關(guān)搜索服務(wù)本質(zhì)上就是通過(guò)查詢(xún)推薦系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的。與其他推薦系統(tǒng)相比，查詢(xún)推薦系統(tǒng)的目標(biāo)在于推薦用戶(hù)感興趣的或是更清晰表達(dá)用戶(hù)意

2、圖的檢索詞。
　　本文設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了一種基于搜索日志的圖文查詢(xún)推薦系統(tǒng)。不同于傳統(tǒng)的查詢(xún)推薦系統(tǒng)，本文設(shè)計(jì)的查詢(xún)推薦系統(tǒng)的推薦結(jié)果不是簡(jiǎn)單的文字信息，是將圖片和文字融合的圖文結(jié)果，推薦結(jié)果更具吸引力，具有更好的推薦效果是系統(tǒng)的一大特色。
　　本文設(shè)計(jì)了一種利用多種搜索日志挖掘搜索推薦結(jié)果的算法，算法融合了基于點(diǎn)擊日志的URL共現(xiàn)算法、檢索詞相似度計(jì)算方法、Session日志切分等方法，達(dá)到了推薦出文字和圖片的圖文結(jié)果和擴(kuò)大查詢(xún)