基于隐性反馈的个性化检索 ——查询扩展研究---毕业论文.doc

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1、本科毕业论文基于隐性反馈的个性化检索——查询扩展研究BasedonImplicitFeedbackofPersonalizedRetrieval——ResearchinQueryExpansion姓名:学号:学院:软件学院系:软件工程专业:软件工程年级:指导教师:年月摘要近年来随着Internet的飞速发展,web资源以指数级的速度增长,到2004年初,网页数量大约到达80亿,造成“信息过载”和“信息迷航”。目前搜索Web资源的形式多种多样,使用最广泛的是搜索引擎,但是当前的搜索引擎信息检索主要考虑的是通用性,没有体现个别用户的信息需求,个性化服务能有效的

2、满足个别用户的信息检索需求。本文通过分析传统查询扩展方法,提出了基于隐性反馈的个性化查询扩展,从而满足用户的个性需求。该方法首先收集用户的浏览历史,以此来挖掘用户的浏览习惯,其次基于统计模型进行建模,构建个性化的搜索结果。论文的主要内容包括以下方面:n研究传统的查询扩展机制,并对一些有代表性的工作进行了介绍和分析。n提出基于隐性反馈的个性化查询扩展,并实现一个具备用户信息收集和反馈的Firefox插件。n基于Lucene检索框架搭建个性化搜索平台。n对于个性化搜索平台进行性能优化。关键词个性化;查询扩展;隐性反馈ABSTRACTWiththefastdev

3、elopmentofInternetinrecentyears,Webresourcesincreaseatanexplosivespeed.Bythebeginningof2004,thequantityofthewebpagewasupto8billion,whichcase“Informationoverloading”and“Informationgetlost”.AtpresentthewaysofusingtheresourceonWebisvarious,themostpopularistousesearchengine,buttheexis

4、tingenginesisforallusers,whichcan’tsatisfytheuser’sindividualdemands,Personalizedinformationservicesystemcansatisfytheusers’individualdemandseffectively.Afteranalyzingthemethodoftraditionaltechniquesqueryexpansion,wedescribeanewtechniqueofpersonalizedqueryexpansionbasedonImplicitF

5、eedback,andthensatisfytheuser’spersonalizeddemands.Firstly,wecollectedtheuser’sbrowsehistoryandmineuser’shabits.Secondly,wemodelingbasedonstatisticsmodel,makingtheresultofpersonalizedqueryexpansion.Thepapermainlyincludessomeresearchesasfallowing:nDoingresearchaboutthemechanismofqu

6、eryexpansion,introduceandanalyzesomeoftypicallywork.nProposedthepersonalizedqueryexpansionbasedonImplicitFeedback,implementanFirefoxplug-inwhichcancollectinguser‘sinformationofuserandFeedbacktheinformation.nMakingapersonalizedsearchenginebasedonLuceneframework.nOptimizingtheperson

7、alizedsearchengine.KEYWORDS:Personalization,QueryExpansion,ImplicitFeedback目录第一章绪论11.1研究背景11.2国内外研究现状21.3论文主要工作31.4论文组织结构3第二章信息检索与查询扩展机制综述52.1信息检索52.1.1信息检索概述52.1.2信息检索的概念52.1.3信息检索的过程62.1.4信息索引提高检索速度72.1.5信息检索的性能评价72.2查询扩展机制82.2.1查询扩展概述82.2.2查询扩展的概念82.2.3查询扩展的国内外现状82.2.3.1全局分析92.

8、2.3.2局部分析102.2.3.3局部上下文分析102.2.3.

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