原文服务方: 物联网技术       
摘要:
针对移动设备要求实时性强、准确性高的特点,移动搜索引擎需要从互联网上的海量信息中找出最贴近用户真实搜索意图的信息,往往对检索结果进行过滤,并将最精确的检索结果反馈给用户.文中分析比较了PageRank算法和HITS算法的优缺点,提出了一种基于用户兴趣模型的移动搜索结果过滤方法.该方法首先对服务器端的用户点击记录进行数据挖掘并聚类,得到用户的兴趣模型,然后根据该兴趣模型对搜索引擎反馈的检索结果进行过滤,去掉与用户查询意图相关性不大的检索结果,将更精准的检索结果反馈给用户.文中将该方法与通用搜索引擎的搜索结果进行了对比实验,实验结果表明,文章所提出的方法得出的搜索结果更符合用户需求,查询满意度更高.
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文献信息
篇名 移动搜索结果过滤技术的研究
来源期刊 物联网技术 学科
关键词 搜索引擎 PageRank HITS 用户兴趣模型
年,卷(期) 2015,(10) 所属期刊栏目 智能处理与应用
研究方向 页码范围 94-96,98
页数 4页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI
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 贺炎 西安邮电大学计算机学院 13 37 4.0 5.0
2 贺菲菲 5 15 3.0 3.0
3 齐静娜 西安邮电大学计算机学院 2 7 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
搜索引擎
PageRank
HITS
用户兴趣模型
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
物联网技术
月刊
2095-1302
61-1483/TP
16开
2011-01-01
chi
出版文献量(篇)
5103
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13151
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