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个性化元搜索引擎若干关键技术研究

作　者: 胡升泽
导　师: 戴长华
学　校: 国防科学技术大学
专　业: 管理科学与工程
关键词: 信息检索 元搜索引擎 个性化搜索 用户兴趣模型 结果合并
分类号: TP391.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
下　载: 230次
引　用: 4次
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内容摘要


目前主要的搜索引擎的查准率都不高,且不同的搜索引擎返回的结果也不尽相同,所以要想获得一个比较全面准确结果,就必须反复调用多个搜索引擎。元搜索引擎的出现,在一定程度上解决了这些问题,这也使得元搜索引擎得到了较为迅速的发展。另外,每个用户的兴趣爱好都不同,搜索的侧重点也不同,现有搜索引擎千篇一律的查询结果已经无法满足用户的个性化需求。因此,个性化搜索成为了当前的研究热点。元搜索引擎能够集成利用多个成员搜索引擎,提高搜索的覆盖范围,使信息查全率大大提高;个性化搜索能够有效满足用户的个性需求,寻找与用户最相关的信息,使搜索引擎的查准率得到提高。个性化元搜索引擎结合两种技术的优点,是改善现有搜索引擎不足的有效途径。本文首先对元搜索引擎和个性化技术进行了概述,总结了元搜索引擎技术和个性化技术的研究现状和发展趋势,综述了相关理论和技术。然后对实现个性化元搜索引擎的相关理论、技术进行了深入研究和对比分析。在此基础上,提出了实现个性化元搜索的相关算法。其中,针对用户查询的个性化需求,建立了基于分类层次模型的用户兴趣模型,提出了用户兴趣树的建立算法,并基于隐反馈的方式,提出了3种用户模型的更新算法。针对结果合成处理,引入了决策理论,提出了基于偏好选举法的查询结果排序算法,该算法考虑了查询结果在各成员搜索引擎结果中的的位置信息,能够较好地将进行合并处理,满足用户的查询需求。最后,设计并实现了原型系统,对提出的理论和算法进行了实验验证,并分析了实验数据。

全文目录


摘要  8-9
ABSTRACT  9-10
第一章 绪论  10-15
  1.1 研究背景  10-11
  1.2 研究目的和意义  11-13
  1.3 论文的主要研究内容  13-14
  1.4 论文组织结构  14-15
第二章 搜索引擎、元搜索引擎与个性化技术  15-30
  2.1 搜索引擎  15-18
    2.1.1 搜索引擎的产生与发展  15-16
    2.1.2 搜索引擎的结构和原理  16-17
    2.1.3 搜索引擎的分类  17-18
  2.2 元搜索引擎  18-25
    2.2.1 元搜索引擎的产生  18
    2.2.2 元搜索引擎的原理  18-19
    2.2.3 元搜索引擎的分类  19-20
    2.2.4 元搜索引擎与传统搜索引擎的区别  20-21
    2.2.5 元搜索引擎的评价指标  21-22
    2.2.6 元搜索引擎的研究现状  22-25
  2.3 个性化搜索技术  25-29
    2.3.1 个性化搜索的研究现状  26-27
    2.3.2 个性化搜索的主要方法  27-28
    2.3.3 个性化元搜索引擎的方法  28-29
  2.4 本章小结  29-30
第三章 个性化元搜索引擎若干关键技术研究  30-57
  3.1 用户兴趣模型  30-43
    3.1.1 典型的兴趣模型  30-33
    3.1.2 用户兴趣模型的表示  33-35
    3.1.3 用户兴趣树的建立和初始化  35-36
    3.1.4 基于隐反馈的用户模型更新  36-43
  3.2 用户查询意图分析  43-46
    3.2.1 查询关键词到兴趣类别映射的算法  44-45
    3.2.2 查询意图分析的算法  45-46
  3.3 查询结果合成处理  46-56
    3.3.1 查询文档的筛选  46-48
    3.3.2 典型的结果排序算法  48-52
    3.3.3 基于偏好选举法的排序算法  52-56
  3.4 本章小结  56-57
第四章 原型系统设计与实验分析  57-70
  4.1 系统总体框架  57-62
    4.1.1 功能模块说明  57-59
    4.1.2 系统工作流程  59-60
    4.1.3 系统的数据库设计  60-62
  4.2 系统实现  62-64
  4.3 实验分析  64-69
    4.3.1 实验准备  64
    4.3.2 用户兴趣模型实验  64-66
    4.3.3 查询意图分析的实验  66-67
    4.3.4 查询结果合成处理实验  67-69
  4.4 本章小结  69-70
第五章 结论  70-72
  5.1 主要工作与创新点  70
  5.2 进一步的研究工作  70-72
致谢  72-73
参考文献  73-79
作者在学期间取得的学术成果  79-80
附录A 兴趣分类参考模型  80-81

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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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