社会化标注与网页分类结合的个性化检索研究

"这篇研究论文探讨了一种基于社会化标注和网页分类的个性化检索方法，旨在利用Web2.0环境下的用户行为数据来提升信息检索的精度和个性化程度。作者们指出，社会化标注（用户对网页的自定义标签）和网页分类信息（用户浏览和标注的网页类型）是两种关键资源，它们能够揭示用户的兴趣和偏好。" 在这篇论文中，作者管毅舟、徐博、林原和林鸿飞提出了一个新的策略，该策略不单纯依赖社会化标注，而是将社会化标注与网页分类信息相结合，以识别和匹配具有相似兴趣和偏好的用户。这种方法首先通过用户的标签和分类信息找到兴趣相近的用户群体，然后对这些用户的属性进行扩展，同时考虑用户的标注质量和活动频率，以确保所选用户的可靠性。 在实施这个方法时，他们利用用户的社会化标注数据构建了一个用户兴趣模型，并结合网页的类别信息来过滤和排序检索结果。这样做的目的是为了更好地适应个体用户的检索需求，提供更符合用户期望的搜索结果。实验部分，作者使用了真实的数据集，结果显示，这种结合社会化标注和网页分类的检索方法在个性化检索性能上表现出了显著的优势。 论文的关键词包括个性化检索、社会化标注和网页分类，表明研究的核心集中在如何利用用户生成的数据改进信息检索服务。这篇工作属于计算机科学领域，特别是信息检索和数据挖掘的子领域，对于理解用户行为，优化搜索引擎以及开发更智能的信息推荐系统具有重要的理论和实践意义。 这篇论文提出了一个创新的个性化检索模型，通过整合社会化标注和网页分类信息，提高了检索的准确性和个性化水平，对于未来互联网信息检索技术的发展提供了新的思路和方法。