足球視頻搜索引擎中的用戶搜索信息獲取與偏好挖掘.pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)信息量的急速增長使得人們淹沒在信息的海洋中。盡管搜索引擎為用戶提供了便捷的信息檢索服務,但搜索引擎召回的成千上萬的結(jié)果仍需要人們花費很大的精力與時間去瀏覽符合自身興趣的信息。因此,從用戶與搜索引擎的交互信息中挖掘用戶偏好并為用戶提供個性化的檢索服務具有十分重要的意義。
　　在系統(tǒng)分析了偏好挖掘的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的基礎上,綜合用戶的顯式反饋信息和隱式反饋信息實現(xiàn)了基于足球領域信息的用戶偏好信息挖掘。針對偏好挖掘的實時性要求,通過

2、對用戶的檢索信息進行語義分析確定用戶檢索會話的邊界,以會話為單位獲取隱式反饋信息為偏好挖掘提供實時的用戶行為數(shù)據(jù)。對用戶反饋信息進行分析,提取其中的偏好標簽和偏好動作并將其描述為標簽權(quán)重有向圖,為偏好模型構(gòu)的建提供數(shù)據(jù)?；谧闱蝾I域知識設計了分層權(quán)重無向圖用戶偏好模型,為用戶偏好建模奠定基礎?？紤]到不同的偏好動作所代表的喜好程度不一樣,對不同的偏好動作賦予不同的權(quán)重。結(jié)合歷史偏好信息進行實時偏好挖掘并引入了時間衰減因子,將當前未出現(xiàn)的偏

3、好信息的權(quán)值進行衰減,描述用戶偏好的變化過程。將偏好挖掘算法應用于搜球網(wǎng),為搜球網(wǎng)用戶提供個性化的視頻檢索與視頻推薦服務。
　　實驗結(jié)果表明,基于分層權(quán)重無向圖模型的偏好挖掘算法能很好地從用戶反饋信息中發(fā)掘用戶的長期、中期以及短期的偏好信息。相比于原始的檢索系統(tǒng),基于用戶偏好的個性化檢索結(jié)果排序和視頻推薦中起到了很好的效果,提高了搜球網(wǎng)的用戶體驗。但系統(tǒng)目前僅僅考慮文本查詢信息,尚未考慮用戶提交的檢索圖片這一偏好信息來源。同時在偏