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摘要:
当前搜索引擎用户个性化的研究是搜索引擎优化的一个研究分支.当前检索模型的主要弊端就是搜索引擎用户提供的信息很少.目前主要借助于用户在和元搜索引擎交互的过程中提供的隐反馈信息对成员搜索引擎的数据源选择算法进行优化,利用语言模型对用户检索行为建模,用户与元搜索引擎交互的过程中动态更新用户行为模型,自适应的满足不同检索动机的用户的信息需求.
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文献信息
篇名 基于自适应隐反馈用户行为模型的数据源选择
来源期刊 计算机工程与设计 学科 工学
关键词 语言模型 元搜索 隐式相关反馈 数据源选择 用户个性化
年,卷(期) 2007,(12) 所属期刊栏目 信息化技术
研究方向 页码范围 2949-2950,2970
页数 3页 分类号 TP393
字数 2100字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-7024.2007.12.058
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 阳小华 南华大学计算机科学与技术学院 160 821 14.0 22.0
2 李鹏 南华大学计算机科学与技术学院 19 38 4.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
语言模型
元搜索
隐式相关反馈
数据源选择
用户个性化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程与设计
月刊
1000-7024
11-1775/TP
大16开
北京142信箱37分箱
82-425
1980
chi
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45
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