利用服务器日志优化搜索引擎

• 作者: 杨大全 王斓樾
• 来源期刊: 沈阳工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 分类 行为日志 检索函数 搜索引擎
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 信息科学与工程
• 页码范围: 94-97,120
• 页数: 5页
• 分类号: TP393.09
• 字数: 5432字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1646.2008.01.021

摘要

随着因特网信息量的日益增长,网络用户对搜索引擎的功能、智能化程度和检索结果有了更高的要求,希望搜索引擎能够提供更为准确、可靠与符合其个性化需要的检索结果.对支持向量机(SVM)分类基本原理进行深入细致的研究,发现SVM算法可以用来学习文档检索函数且效果显著;探讨了如何利用改进的SVM算法根据用户行为日志中的用户兴趣学习更新检索函数.利用现有技术构建了一个搜索引擎,验证结果表明,该算法能够分析站点用户行为的共性,得到满足用户需求的检索函数.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨大全	沈阳工业大学信息科学与工程学院	38	266	9.0	15.0
2	王斓樾	沈阳工业大学信息科学与工程学院	1	0	0.0	0.0