基于用户兴趣的个性化搜索引擎算法与深度学习应用

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。