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基于点击数据分析的个性化搜查引擎研究
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基于点击数据分析的个性化搜查引擎研究
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基于点击数据分析的个性化搜查引擎研究
基于点击数据分析的个性化搜查引擎研究毕业论文范文介绍开始:
【论文摘要】
:跟着互联网技巧在寰球范畴内的飞速发展,互联网逐步成为大众发布信息、获取信息跟传递信息的重要载体,网络信息浮现一种爆炸式增加态势。人们一方面在享受着互联网带来的便利及丰富的信息资源,另一方面也不可避免地碰到难以疾速获取有效信息的问题。搜查引擎作为获取网络信息的一个便利进口,正(此处忽略..)始终被人们利用跟依附。然而,传统搜查引擎对所有网络用户提供一个同一的进口,对所有用户的雷同查问词返回一个雷同的成果列表,这个成果列表中仍然包含很多网页,用户感兴趣的信息往往仍然被一些冗余信息吞没。为了深刻懂得用户的搜查目标,对不同用户提供不同的个性化服务,个性化搜查技巧应运(本文此处忽略..)而生。然而,个性化搜查技巧的研究工作仍然处于一种鱼龙混淆的局面,不一款商用个性化搜查引擎产品提供的个性化服务可能真正让人耳目一新。本文针对个性化搜查技巧的现状及问题,基于用户点击数据分析方法对个性化搜查技巧进行了深刻研究。本文的重要工作有以下多少个方面:(1)对现有个性化搜查技巧(文章此处忽略..)的研究状况进行了分析比较,指出了现有个性化搜查引擎的不足之处。(2)提出一种基于点击数据分析的隐式相干反馈信息提取策略,比显式反馈方法更存在实际利用价值。(3)设计了一种基于增加修改参数的个性化PageRank算法,通过将提取的隐式信息反馈到PageRank中,实现了搜查成果的个性化排(此处忽略..)序,成果更濒临用户的搜查须要。(4)将协同过滤技巧利用于个性化PageRank算法,利用兴趣组内其余用户的相干反馈信息来改良同组者搜查成果的排序品质。(5)提出基于兴趣聚类技巧的用户分组方法,以实现用户的公道分组,进一步减少用户利用体系时的复杂度。
以上为本篇毕业论文范文
基于点击数据分析的个性化搜查引擎研究
的介绍部分。
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