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摘要:
通过搜集搜索引擎用户的个人兴趣偏好,个性化搜索技术能够对搜索结果中的页面进行分析并与用户的兴趣进行比较,帮助用户从中找出更为感兴趣的结果,从而提高用户的搜索效率.通过利用简化的ODP目录层次结构进行训练以建立基本的用户兴趣树型结构,并在模型使用过程中通过用户的隐式操作反馈,对用户兴趣模型进行动态更新以反映用户不断变化的兴趣偏好.这一用户兴趣建模方法以简化的ODP结构为参考框架,并以用户个人的搜索行为作为模型修正和更新的依据,实现消除词条歧义并且表达用户个人兴趣偏好的目的.
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文献信息
篇名 基于简化ODP的用户兴趣模型
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 个性化搜索 用户兴趣模型 ODP 简化ODP
年,卷(期) 2010,(5) 所属期刊栏目 智能信息处理
研究方向 页码范围 121-123
页数 分类号 TP393
字数 3965字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2010.05.032
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 李建廷 西安财经学院计算机科学与技术系 11 112 6.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
个性化搜索
用户兴趣模型
ODP
简化ODP
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
出版文献量(篇)
8622
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11
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