基于用戶(hù)興趣偏好模型的個(gè)性化搜索算法.pdf

1、隨著企業(yè)生產(chǎn)方式和項(xiàng)目研發(fā)模式的改變，企業(yè)信息化建設(shè)的加速，企業(yè)和高校內(nèi)部各種信息資源庫(kù)的建立以及擴(kuò)張，數(shù)字資源成指數(shù)形式增長(zhǎng)。傳統(tǒng)信息檢索技術(shù)雖然搜索精度高、領(lǐng)域廣，滿足了人們一定的需要，但由于其是通用性、大眾性，每個(gè)用戶(hù)搜索的結(jié)果沒(méi)有區(qū)別，因此不能為每個(gè)用戶(hù)定制信息。在企業(yè)內(nèi)部的海量的信息中，員工或用戶(hù)如何更加快速的定位到自己需要的信息，尋找到自己最感興趣的信息，本文所論述個(gè)性化搜索旨在解決這個(gè)問(wèn)題的。
　　 論文分析傳統(tǒng)的

2、用戶(hù)興趣偏好模型，針對(duì)傳統(tǒng)興趣偏好模型的不足，提出采用多層次加權(quán)興趣樹(shù)模型來(lái)表達(dá)用戶(hù)的興趣偏好，該模型融合了概率模型和向量空間模型，有效地表達(dá)了用戶(hù)興趣偏好；利用領(lǐng)域分類(lèi)模型上的偏好因子表達(dá)用戶(hù)的興趣偏好，引入遺忘因子，優(yōu)化了用戶(hù)興趣偏好模型調(diào)整算法。用戶(hù)通過(guò)搜索引擎獲得的檢索結(jié)果集合往往很龐大，搜索引擎是否成功決定于檢索結(jié)果的過(guò)濾、排序。而如何對(duì)這些結(jié)果文檔進(jìn)行過(guò)濾，篩選出與用戶(hù)興趣最接近的文章，是個(gè)性化搜索引擎要解決的一個(gè)重要問(wèn)題，

3、本文針對(duì)傳統(tǒng)過(guò)濾方法的不足，提出了領(lǐng)域排序和局部排序的概念，并提出了個(gè)性化綜合排序算法。
　　 論文最后給出了企業(yè)資源管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)方法，并在此資源管理平臺(tái)上設(shè)計(jì)了個(gè)性化搜索模塊，該個(gè)性化模塊實(shí)現(xiàn)了本文算法，并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)論證，對(duì)比實(shí)驗(yàn)證明，該用戶(hù)興趣偏好模型比傳統(tǒng)的向量空間模型和概率模型更好地表達(dá)了用戶(hù)的興趣偏好和動(dòng)態(tài)更新、能有效提高文檔檢索的準(zhǔn)確率。因此，基于用戶(hù)興趣偏個(gè)性化搜索技術(shù)的研究，能顯著增強(qiáng)用戶(hù)的個(gè)性化體驗(yàn)，能