搜索引擎主题模型优化(传统搜索引擎缺乏个性化的局限性:从用户输入关键词而变化)

　　搜索引擎主题模型优化(传统搜索引擎缺乏个性化的局限性:从用户输入关键词而变化)

　　一、 背景信息爆炸了。目前，人们主要使用搜索引擎来查找和定位信息。它通过自动浏览自动搜索网站，对文档信息进行分类索引并建立索引数据库，然后根据用户提交的关键词进行搜索，将匹配站点的URL返回给用户，然后用户选择链接以完成信息搜索过程。传统搜索引擎缺乏个性化的局限性： (l) 传统搜索引擎为所有用户提供相同的界面和服务，检索数千条结果，耗费大量时间和精力寻找真正感兴趣的信息；（ 2)因个体差异和不同需求，不同的用户对于同一个搜索请求，通常会得到相同的搜索结果，无法体现用户的个性化信息需求，即传统搜索引擎提供的服务是面向搜索的，而不是面向用户的；（3)用户在不同时期或阶段对同一个搜索请求得到的搜索结果完全相同，不具备适应用户的能力；（4)用户使用搜索引擎具有一定的但是，由于缺乏领域知识和搜索引擎查询界面的限制，无法清晰表达自己的搜索意图。 .关键词 匹配不是来自用户的 关键词 输入的语义和上下文匹配。关键词无法进行词义分析和词义扩展，缺乏知识处理和理解能力，也就是说搜索引擎无法处理用户非常普遍的常识知识，更谈不上个性化的知识。因用户而异，因地域而异的地域知识，因领域而异的专业知识。

　　用户模型是基于用户个人兴趣的模型，也称为个性化模型和用户兴趣模型。用户模型通常理解为对用户在一定时间内相对稳定的信息需求的描述。作为个性化服务的基础和核心，用户模型的质量直接关系到个性化服务的质量，应用到搜索引擎上可以得到提升。搜索引擎的执行效率。具体来说，它的主要功能如下：（1)用户模型有助于确定查询的含义关键词例如，对于同一个查询，不同的用户不一定有相同的查询目标关键词 , 这个要根据用户的兴趣来决定，比如“苹果”和“番茄炒蛋”（2) 用户兴趣模型可用于查询扩展。当模型与用户的查询关键词密切相关时，可以将查询中的模型关键词添加到查询中，形成准确的查询。众所周知，查询关键词的时间越长，用户信息需求的表达就越具体，搜索结果与查询的匹配精度就越高。（3)可以使用用户模型过滤初始查询结果，当搜索引擎返回初始查询结果时，这些结果是基于查询关键词，而不是基于用户兴趣模型。如果将这些结果与用户兴趣模型进行对比，可以过滤掉一些网页，结果会更准确。二、 个性化搜索引擎概述 个性化信息服务是以用户为中心的服务，是指针对不同用户的不同特征提供不同的服务策略和服务内容，首先是信息服务方式的个性化，即服务基于个人爱好或特点；二是信息服务内容个性化，即允许人们从个人职业、兴趣等方面获取信息。

　　搜索引擎 搜索引擎由四部分组成：搜索引擎（抓取网页）、索引器（处理网页形成索引表）、搜索引擎（提供搜索服务）和用户界面（界面）。用户的喜好和兴趣被整合到搜索引擎中，使得搜索引擎可以根据用户的意图有目的地进行搜索。个性化搜索引擎系统架构 个性化搜索引擎由三部分组成：通用搜索引擎、查询界面、个性化客户端；个性化客户端是最关键的部分，也是区别于一般搜索引擎系统的重要部分，包括查询优化器、词典、用户模型维护和机器自学习等重要模块。涉及的主要技术 个性化搜索引擎 Intelligent Agent 技术 Web 数据挖掘聚类技术 网页识别信息过滤技术 三、 用户模型基础理论 用户模型概述 用户模型是为用户的个人兴趣而建立的模型，也称为个性化模型和用户兴趣模型。用户模型常被理解为用户在一定时间内相对稳定的信息需求的描述。如何获取用户模型信息：用户输入搜索引擎查询关键词；用户维护的书签；用户浏览的页面；用户浏览的行为（包括用户在每个页面停留的时间，在每个页面上进行搜索。鼠标的操作，鼠标和键盘的操作，用户浏览页面时眼睛的移动，表情的变化等）；服务器日志（可分为代理服务器日志和网站服务器日志）；用户下载保存的页面和数据 一流；用户手动输入的其他信息。

　　用户模型表示法 主题表示法 采集记法 关键词列表法 向量空间模型记法@四、用户建模方法和技术用户建模方法根据用户模型更新的方式来划分，有静态建模方法和动态建模方法；根据建模所采用的技术不同，有基于模板的用户建模方法、基于机器学习的用户建模方法、基于贝叶斯网络的用户建模方法、基于神经网络的用户建模方法、基于逻辑的用户建模方法、用户基于模糊集的建模方法等。用户建模技术 用户手动自定义建模（用户手动输入或选择） 示例用户建模（浏览的页面和相应的注释成为用户建模的示例） 自动用户建模（根据用户的浏览内容和浏览行为自动构建用户模型）用户模型的优化和更新用户的兴趣和信息需求在一定时间内是相对稳定的，但不是一成不变的。当用户的兴趣和信息需求发生变化时，对现有的用户模型进行优化和更新。活跃用户通过机器学习自动更新五、个性化搜索引擎用户建模关键技术Agent Intelligent Agent技术主要解决个性化信息服务中的三个问题：获取用户需求，

　　其Agent系统一般由信息搜索、信息过滤、兴趣学习三个子系统组成。用户兴趣挖掘技术Web挖掘应用于搜索引擎。通过对用户兴趣偏好的研究，可以改善搜索结果的组织性，提高准确率和召回率，实现搜索引擎的个性化。机器学习使计算机具有获取新知识和新技能的能力，以及识别和组织现有知识的能力。这就是机器学习技术。在检索中引入机器学习技术可以提高处理过程的智能化。机器学习包括机械学习法、实例学习法、类比学习法、集成学习法等。用户反馈技术利用用户反馈信息和检索结果的反馈过程，逐步了解用户需求，完善用户模型。相关性的概念：指用户的搜索需求与搜索结果的匹配程度。相关性越大，检查结果越准确。为了提高相关性，系统必须正确理解用户的检索需求。六、个性化搜索引擎用户模型建模实例分析个性化信息检索是指根据用户的兴趣和特征进行检索，并返回与用户需求相关的检索结果。《与传统信息检索系统相比，个性化信息检索系统增加了三个模块：学习/更新用户模型、优化查询和优化结果。搜索引擎的个性化技术主要包括两点：建立更能反映用户兴趣和偏好的用户模型；为了适应用户兴趣的变化，用户模型可以进行自适应的改变。

　　数字图书馆读者兴趣模型设计作者设计了一种基于资源分类树的读者兴趣模型。读者兴趣模型的建立和优化 根据学科分类建立多级分类树，并在每个节点上设置一个权重来代表读者对该领域的兴趣程度，每个读者对资源的兴趣显示在对应的资源多层分类树。当某个节点的权重被修改时，相关节点的权重也应该被修改。读者的兴趣逐渐发生了变化。一方面是兴趣方向；另一方面是兴趣程度。当读者访问资源时，分类树中对应类别节点的权重和关联节点的权重 应该增加，如果分类树中某个节点的资源长时间没有被访问，则应该减少其权重。七、个性化搜索引擎的用户建模问题。用户个性化兴趣模型表达的准确性，尤其是如何准确及时地跟踪用户个人兴趣的变化；