个性化搜索引擎：从Web日志中挖掘用户搜索模式

"这篇论文探讨了如何利用Web日志数据构建个性化的搜索引擎模型。个性化搜索是根据用户的不同兴趣和需求，对同一关键字提供定制化的搜索结果。文章指出，由于同一个关键字可能对不同用户有不同的含义，例如'apple'可能指代Apple公司的产品或水果，因此，分析用户的搜索行为和关键字关联对于提升搜索体验至关重要。通过分析Web服务器的日志，可以识别用户身份，对会话进行分组，并应用特定算法（如SUSKARD）来发现单个用户在多次会话中的搜索关键字关联规则。这些规则可用于构建更精准的个性化搜索引擎，从而提供更符合用户兴趣的搜索结果。" 这篇论文的核心内容涉及以下几个知识点： 1. **个性化搜索**：个性化搜索是现代搜索引擎的重要特性，它通过理解用户的历史搜索行为和偏好，来提供更加相关的搜索结果。这通常涉及到对用户行为数据的深入分析，以便更好地理解关键字背后的真正意图。 2. **Web日志分析**：Web日志包含了用户在网站上的所有交互信息，包括搜索关键词、访问时间、停留时间等。通过对这些数据的挖掘，可以揭示用户的搜索习惯和兴趣模式。 3. **用户识别与会话分组**：为了进行个性化分析，首先需要识别出不同的用户并把他们的搜索行为分组到各自的会话中。这一步可能涉及IP地址解析、cookie分析或其他用户标识符的使用。 4. **搜索关键字关联规则**：这些规则揭示了用户在不同搜索会话中使用的关键词之间的关联性。例如，如果一个用户在一段时间内先后搜索了"apple"和"iPod"，那么可以推断他们可能对Apple公司的产品感兴趣。 5. **SUSKARD算法**：这是一个用于发现单用户搜索关键字关联规则的算法。它可能是基于Apriori或其他关联规则学习算法的变体，用于在大量日志数据中找出频繁出现的关键词组合。 6. **数据预处理**：在应用算法之前，原始的Web日志数据需要进行预处理，去除无用信息，如图片请求日志，以及整理和清洗数据，使其适合进一步的分析。 7. **应用与实践**：这些发现的关联规则可以用于改进搜索引擎的推荐系统，使其能够根据用户的搜索历史提供更加个性化的搜索建议，从而提高用户满意度和搜索引擎的效率。 8. **研究背景与意义**：这篇论文是在国家"973"计划的资助下进行的，反映了在信息技术领域，尤其是数据挖掘和智能信息系统方向，对个性化搜索模型研究的重视。 9. **作者简介**：作者鲍钰是华东师范大学软件学院的博士研究生，专注于数据挖掘和智能信息系统的研究，他的工作为理解用户行为和改进搜索引擎提供了有价值的见解。 论文通过Web日志分析和SUSKARD算法，为个性化搜索引擎的构建提供了理论基础和实践方法，有助于提升搜索引擎的个性化能力和服务质量。