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摘要:
为提高搜索引擎相关排序算法的搜索结果相关度低下问题,因此提出基于用户日志分析的搜索引擎相关排序算法优化研究。通过构建搜索引擎排序算法的向量空间检索模型来预估排序算法迭代向量,按照用户关注点的不同进行迭代向量分类集合计算,以便求出用户兴趣向量,进行用户兴趣搜索分类,最后由于受分类影响降低了排序结果相关度较低的网页点击率,因此引入时间反馈因子优化迭代排序计算。经实验证明,基于用户日志分析的搜索引擎相关排序算法有效提高了搜索结果的相关性,因此具有更强的排序能力。
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文献信息
篇名 基于用户日志分析的搜索引擎相关排序算法优化
来源期刊 电脑知识与技术:学术版 学科 工学
关键词 用户日志分析 搜索引擎 排序算法 优化
年,卷(期) 2020,(18) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 99-101
页数 3页 分类号 TP301.6
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作者信息
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1 汪滢 3 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
用户日志分析
搜索引擎
排序算法
优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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电脑知识与技术:学术版
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