基于用户行为分析的本地搜索排序算法优化

• 作者: 张婷 蒋宗礼
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 本地搜索 用户行为分析 排序学习 SVM算法
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 15-18,24
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4267字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2014.02.004

摘要

随着本地搜索的发展，通用排序算法得出的排序结果已不能完全满足用户的需要，根据本地搜索的特点，可以更好地利用用户的搜索特征。文中提出通过对用户的行为分析，提取用户行为特征值，再运用排序学习的SVM(支持向量机)方法将分析得到的用户行为特征值融入本地搜索算法当中，以此实现对排序算法的优化。融入了用户行为特征后，本地搜索的排序结果平均准确率和前十名文档的相关性都有了一定的提高。实验结果显示，用户行为特征使得排序结果可以更容易、准确地反映用户的兴趣，提升了用户的搜索体验。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋宗礼	北京工业大学计算机学院	103	997	17.0	27.0
2	张婷	北京工业大学计算机学院	9	80	6.0	8.0