基于SSPISIA数据收集的个人兴趣增量挖掘算法

• 作者: 李政伟 聂茹
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 用户个人兴趣模式 Web挖掘 搜索引擎 SSPISIA 用户兴趣代理
• 年，卷（期）: 2009,（10）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 3694-3696,3723
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2009.10.026

摘要

为提高搜索引擎的个性化信息检索能力,通过构建个人兴趣搜索智能agent子系统SSPISIA来搜集、组织、挖掘和应用用户的个人兴趣信息.着重介绍了SSPISIA的实现,包括逻辑组成、学习方式、工作过程以及基于页面浏览时间和内容选择的个人兴趣度量规则,并在此基础上给出了基于SSPISIA数据收集的个人兴趣增量挖掘算法.实验表明该结构和算法不仅能够反映用户的长期兴趣,而且能够跟踪用户的短期兴趣变化,具有良好的适应性,进而为实现搜索引擎的个性化信息检索奠定了基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李政伟	中国矿业大学计算机科学与技术学院	16	101	7.0	9.0
5	聂茹	中国矿业大学计算机科学与技术学院	21	133	6.0	11.0