云搜索：用户兴趣模型与信息推送的融合研究

本文档标题"基于用户兴趣模型和信息推送机制的云搜索研究"探讨了云计算与传统搜索技术的结合，特别是在满足用户个性化需求方面的创新。在第八届国际计算机科学与教育会议上（ICCSE2013），于2013年4月26日至28日在斯里兰卡科伦坡召开，作者Chunzhi Wang和Zhuang Yang来自湖北科技学院计算机科学学院，通过将搜索引擎与云计算的优势相结合，他们提出了一个用户兴趣模型。 在研究中，作者首先强调了云计算技术的发展背景，它提供了强大的计算能力和存储资源，使得实时处理大量数据成为可能。传统的搜索引擎在满足大众化的搜索需求上表现出色，但随着用户需求的多样化和个人化，如何更准确地推送相关信息成为挑战。为此，论文提出了一种新的方法，即在云计算环境下构建用户兴趣模型。 用户兴趣模型是通过对用户的搜索历史、浏览行为和偏好进行分析，识别出用户的兴趣热点和潜在需求。这种模型能够预测用户可能感兴趣的信息，从而在用户搜索时提供个性化的搜索结果。论文通过实验展示了云计算环境下的搜索引擎相比于传统搜索引擎，能够更好地表达和理解用户的搜索需求，使得信息推送更加精准和及时。 信息推送技术在云计算环境中被有效地应用，利用现有的服务器推送技术，能够在用户产生搜索需求的瞬间就推送相关的结果，显著提高了用户体验。此外，论文还指出，基于用户兴趣的搜索模式为用户提供了一个更为高效和舒适的搜索体验，因为它能够快速找到与用户兴趣相关的内容。 关键词包括：云计算、用户兴趣、信息推送和搜索引擎。这篇研究旨在推动搜索技术向更智能、个性化方向发展，以适应云计算时代用户对信息获取效率和质量的更高要求。通过这种方式，论文为未来的云计算搜索服务提供了有价值的研究思路和技术支撑。