个性化搜索引擎隐私保护框架：研究与设计

“个性化搜索引擎隐私保护框架的研究与设计，探讨了个性化搜索引擎如何在提供精准搜索服务的同时，保护用户的隐私。文章作者徐慧、张博和王罗兰深入研究了个性化搜索引擎的关键技术，包括推荐模型和信息存取，并设计了一个兼顾隐私保护的搜索引擎框架。他们提出了基于ODP二级目录分类和关联规则的搜索推荐模型，改进了PageRank算法以适应领域化推荐，并将协同推荐技术应用到关联规则更新中，以提高效率。” 本文主要关注的是在计算机软件与理论领域内，个性化搜索引擎如何在提供定制化服务的同时，确保用户隐私的安全。个性化搜索引擎利用用户的个人信息和搜索历史，以提供更符合用户需求的搜索结果，从而提升用户体验。然而，这种定制化服务可能涉及用户的敏感信息，如个人隐私，因此，构建一个兼顾隐私保护的搜索引擎框架至关重要。 作者们首先对个性化搜索引擎和推荐技术的发展进行了详尽的概述，讨论了推荐算法在搜索引擎中的应用。他们提出了一种创新的搜索推荐模型，该模型基于Open Directory Project (ODP) 的二级目录分类，结合关联规则，能更准确地理解用户兴趣，提供相关的搜索结果。 此外，他们还对经典的PageRank算法进行了改进，使其更加适应特定领域的网页推荐。PageRank算法原本用于评估网页的重要性，通过权重分配来提升搜索质量，改进后的版本更有利于个性化和领域化的搜索需求。 为了提高推荐效率并保持推荐系统的实时性，作者引入了协同推荐技术来更新关联规则。这种方式可以更快地响应用户行为变化，使推荐系统更加动态且具有实用性。 最后，他们设计的框架具备良好的可扩展性，不仅能够适应未来个性化搜索引擎的新需求，也为隐私保护提供了新的解决方案。这个框架对于解决个性化服务与隐私保护之间的矛盾，以及推动搜索引擎技术的进一步发展具有重要意义。 关键词：计算机软件与理论，个性化搜索引擎，隐私保护，协同推荐，ODP二级目录分类，关联规则