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垂直搜索引擎个性化推荐研究与应用
作 者: 韩冰
导 师: 王秀坤
学 校: 大连理工大学
专 业: 计算机应用技术
关键词: 个性化推荐 搜索引擎 垂直搜索 信息检索 特征向量
分类号: TP391.3
类 型: 硕士论文
年 份: 2009年
下 载: 370次
引 用: 3次
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内容摘要
近几年,随着软硬件技术的发展,互联网也有了长足的进步,网络接入速度越来越快,网民人数越来越多,网络资源的规模更是呈爆炸式的增长。搜索引擎可以根据用户输入的关键词,在浩如烟海的互联网信息中找到用户感兴趣的内容,因此被誉为互联网的制高点。然而随着网络的发展,尤其是Web 2.0的兴起,传统的搜索引擎的地位正遭到挑战。传统的搜索引擎,即通用搜索引擎,在应用中能够为用户提供大量的搜索结果,但是这些通用搜索引擎在追求返回更多信息的同时,很难兼顾到搜索结果的准确度和相关度,从而导致网页覆盖率较低、信息更新不及时等问题。另外对于行业用户信息需求相对集中、分类更加精细的要求,通用搜索引擎缺乏足够的导向作用。本文首先对论文相关的搜索引擎和个性化推荐知识进行了介绍,针对通用搜索引擎在当前网络搜索应用中出现的搜索结果冗余度过大、信息定位不准确的问题,介绍了垂直搜索引擎的概念,本论文的研究对象面向城市餐饮娱乐领域的垂直搜索引擎“找查网”,正是利用垂直搜索引擎专注于某一领域从而降低了“一词多义”现象的特性,有效提高了查全率和查准率。然后本文对本论文使用的垂直搜索引擎找查网进行了深入的研究,并且在现有搜索引擎的基础上,对其进行了个性化功能扩展,为实现垂直搜索引擎的个性化检索和推荐服务添加了个性化信息定制、商家点评等模块。之后本文系统研究了个性化信息检索和推荐技术在垂直搜索引擎中应用的可能性和必要性,并给出了最适宜在垂直搜索引擎中引入的个性化推荐算法,实现了个性化推荐功能在垂直搜索引擎中的应用。最后本文从实际应用出发,结合本论文所研究的垂直搜索引擎“找查网”,对餐饮娱乐消费类垂直搜索引擎的个性化应用进行了解析,设计和实现了基于用户和文档特征向量矩阵的个性化检索和推荐算法,并在实验和应用中得到了验证,从而满足了不同用户的个性化需求。
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全文目录
摘要 4-5 Abstract 5-9 1 绪论 9-13 1.1 研究背景 9-10 1.2 国内外研究现状 10-11 1.3 解决的问题与组织结构 11-13 2 搜索引擎与个性化推荐相关知识 13-24 2.1 通用搜索引擎 13-16 2.1.1 搜索引擎的分类 13-15 2.1.2 体系结构和工作流程 15-16 2.2 垂直搜索引擎 16-19 2.2.1 垂直搜索引擎的出现 16-17 2.2.2 垂直搜索引擎的定位和优势 17-18 2.2.3 垂直搜索引擎与通用搜索引擎的关系 18-19 2.3 个性化推荐技术介绍 19-24 2.3.1 个性化服务 20 2.3.2 个性化服务的分类 20-21 2.3.3 现有个性化推荐技术 21-24 3 找查网个性化功能扩展 24-34 3.1 找查网现状 24-26 3.2 找查网工作流程 26 3.3 找查网与通用搜索引擎搜索结果比较 26-30 3.4 功能扩展分析 30-34 4 个性化推荐研究与算法实现 34-43 4.1 个性化推荐技术研究 34-39 4.1.1 现有成功推荐模式归纳 35-38 4.1.2 建立推荐系统模型 38-39 4.2 个性化推荐算法实现 39-43 4.2.1 商家文档特征的提取 40-41 4.2.2 用户兴趣特征的获取 41 4.2.3 商家与用户兴趣的匹配 41-43 5 个性化推荐在找查网中的实现 43-54 5.1 个性化推荐系统数据库设计 43-46 5.1.1 用户个性化信息数据库设计 43-45 5.1.2 用户点评数据库设计 45 5.1.3 用户关键字和关注商家记录表 45-46 5.2 个性化推荐系统模型建立 46-49 5.2.1 建立商家和用户模型 46-47 5.2.2 相似度计算 47-48 5.2.3 几种推荐形式 48-49 5.3 算法实现 49-54 5.3.1 算法描述 49 5.3.2 程序实现 49-50 5.3.3 推荐算法的改进 50-51 5.3.4 结果分析 51-54 结论 54-55 参考文献 55-57 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 57-58 致谢 58-59
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 检索机
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