个性化搜索引擎的研究与实现

论文摘要

随着Web信息的快速增长,搜索引擎已成为用户信息检索的主要工具。但现有的搜索引擎基本上采用“一个搜索适用所有用户”的模型,体现不出用户真正的兴趣所在。针对当前搜索引擎的不足,本文研究并实现了一个基于用户反馈的个性化搜索引擎系统。首先,本文介绍了传统搜索引擎、元搜索引擎及个性化搜索引擎的相关背景知识,并提出未来搜索引擎的发展趋势为个性化、智能化、专业化。其次,本文在详细介绍了与本课题开发相关的技术知识后,提出本系统开发的总体设计架构与系统流程,并将该系统分为用户界面模块、搜索模块、学习用户反馈模块、搜索结果优化处理模块来实现。其中,学习用户反馈模块是本文的研究重点。本文设计了一套独特的学习用户反馈的方法:在搜索引擎中引入用户评分制度,获取用户对搜索结果的满意度评价,挖掘隐藏信息,生成用户兴趣模式,及时优化搜索结果,优先返回用户感兴趣的网页内容,使搜索结果面向“特定用户”。此外,本系统还向用户推荐其他用户的兴趣模式,使得搜索引擎的用户可以分享其他用户的搜索成果,提高搜索效率。最后,在实现了基于用户反馈的个性化搜索引擎之后,本文提出在此搜索引擎中引入自动聚类技术的改进方案,给出了引入聚类的优化思想并通过实验验证了该思想的可行性,为本文今后的研究确定了方向。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 引言
• 1.1 研究背景
• 1.2 本课题研究意义
• 1.3 本课题主要研究内容
• 1.4 论文结构和章节安排
• 第2章 搜索引擎概述
• 2.1 搜索引擎
• 2.1.1 搜索引擎工作原理
• 2.1.2 搜索引擎分类
• 2.2 元搜索引擎
• 2.2.1 元搜索引擎工作原理
• 2.2.2 元搜索引擎分类
• 2.2.3 元搜索引擎的优势及局限性
• 2.3 个性化搜索引擎
• 2.4 未来搜索引擎的发展趋势
• 2.5 小结
• 第3章 个性化搜索引擎开发的相关技术
• 3.1 信息抽取技术
• 3.2 Lucene检索工具包
• 3.2.1 什么是Lucene
• 3.2.2 Lucene的系统结构与源代码结构
• 3.3 中文分词技术
• 3.4 文本表示模型
• 3.4.1 文本表示方法
• 3.4.2 向量空间模型
• 3.5 自动聚类技术
• 3.5.1 聚类
• 3.5.2 聚类方法
• 3.5.3 模糊C均值聚类算法
• 3.6 用户行为分析
• 3.7 小结
• 第4章 基于用户反馈的个性化搜索引擎的总体设计
• 4.1 系统需求分析及总体设计
• 4.1.1 系统设计目标
• 4.1.2 系统开发环境与运行平台
• 4.1.3 系统开发需解决的关键问题
• 4.2 系统功能及架构设计
• 4.2.1 系统功能设计
• 4.2.2 系统架构设计
• 4.3 系统流程设计
• 4.4 系统数据库设计
• 4.5 小结
• 第5章 基于用户反馈的个性化搜索引擎的具体实现
• 5.1 模块设计
• 5.2 用户界面模块
• 5.3 搜索模块
• 5.3.1 WEB信息抽取
• 5.3.2 分词技术
• 5.4 学习用户反馈模块
• 5.4.1 用户反馈信息
• 5.4.2 用户兴趣模式
• 5.4.3 学习用户反馈
• 5.5 搜索结果优化模块
• 5.6 系统运行结果及示例
• 5.7 小结
• 第6章 基于用户反馈的个性化搜索引擎的改进方案
• 6.1 引入聚类
• 6.2 基于聚类的改进方案
• 6.3 用户聚类的设计
• 6.4 搜索结果聚类的设计
• 6.4.1 搜索结果的表示
• 6.4.2 聚类算法的选择
• 6.4.3 带聚类的搜索结果优化算法
• 6.5 仿真实验
• 6.6 小结
• 第7章 总结与展望
• 7.1 总结与创新点
• 7.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 攻读学位期间的研究成果