基于用户兴趣的个性化搜索引擎算法与深度学习应用
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更新于2024-08-08
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该论文《搜索引擎-基于用户兴趣的个性化搜索引擎的分析与研究.pdf》主要探讨了在信息技术日益发展的背景下,如何通过深入理解用户兴趣来优化搜索引擎性能。论文的核心内容集中在以下几个方面:
1. 个性化搜索的引入:首先,作者提出了一个全新的观点,即在计算网页权重时,不仅要考虑传统的链接关系,还要考虑用户兴趣的影响。这种创新的排序算法旨在提高搜索结果的相关性和用户的满意度。
2. 用户兴趣度量化:论文设计了一种基于BP神经网络的方法,利用Matlab工具来获取用户的兴趣程度。这涉及到向量空间模型的应用,通过用户的查询历史、浏览行为等数据,构建用户兴趣向量,以此评估其对特定内容的偏好。
3. 实验与验证:作者进行了实验来验证这种基于用户兴趣的排序算法的可行性。通过实验数据分析,证明了这种方法能够有效提升个性化搜索的精度和效率,满足用户个性化的需求。
4. 原创性声明:作者明确了论文的原创性,声明这是在导师指导下独立完成的硕士研究生作品,未包含他人未发表的研究成果,并且列出了对研究工作做出贡献的个人和集体。
5. 使用权授权:论文的使用权被授予燕山大学,允许学校在学术交流、存档和发布时署名燕山大学,并确保论文的保密性和非保密性规定得到遵守。
这篇论文不仅理论性强,还具有实践价值,对于搜索引擎行业的未来发展具有重要参考意义,尤其是在大数据和人工智能技术驱动下,个性化搜索将成为提升用户体验的关键环节。通过深度挖掘用户兴趣,搜索引擎能更好地适应和满足不同用户群体的需求,实现更精准的信息匹配。
2022-04-13 上传
2022-06-27 上传
2022-06-26 上传
2019-09-08 上传
programxh
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