搜索引擎优化毕业论文(Web挖掘在搜索引擎个性化中的应用进行研究主要工作)

　　搜索引擎优化毕业论文(Web挖掘在搜索引擎个性化中的应用进行研究主要工作)

　　【摘要】 随着互联网的发展和普及以及在线信息的迅速扩张，Web已经成为人们获取信息的重要途径，使得搜索引擎成为辅助网络信息检索的重要工具。Web挖掘为实现个性化信息检索提供了技术支持。利用用户兴趣为用户提供个性化服务已成为Web应用领域的研究热点。本文研究了Web挖掘在搜索引擎个性化中的应用。主要工作如下： 首先，本文阐述了搜索引擎的现状和存在的问题，提出了个性化搜索引擎的重要性。工作原理，分析了搜索引擎各部分的组织结构和功能，详细研究了向量空间模型。其次，介绍了Web挖掘与信息检索的定义、任务和关系，研究了Web挖掘技术和Web内容挖掘、结构挖掘和使用挖掘在搜索引擎中的应用。详细讨论了基于用户浏览行为获取用户兴趣的方法，提出了一种改进的向量空间模型(VSM)方法。VSM用于构建初始用户兴趣模型，然后根据用户浏览行为自动学习用户兴趣并执行模型。更新、个性化信息过滤等关键技术。另外，鉴于大量同义词的存在，为提高搜索覆盖率，建立同义词词典，扩展搜索词条，优化查询语句。最后，在上述研究的基础上，设计了基于Web挖掘的个性化搜索引擎模型PSE，给出了各个模块的功能和实现方法，从理论上分析了个性化搜索引擎具有灵活的检索方式和个性。 . 优化查询结果等功能。在论文的最后，总结了本文所做的工作，讨论了个性化信息检索的发展。设计了基于Web挖掘的个性化搜索引擎模型PSE，给出了各个模块的功能和实现方法，从理论上分析了个性化搜索引擎具有灵活的检索方式和个性。优化查询结果等功能。在论文的最后，总结了本文所做的工作，讨论了个性化信息检索的发展。设计了基于Web挖掘的个性化搜索引擎模型PSE，给出了各个模块的功能和实现方法，从理论上分析了个性化搜索引擎具有灵活的检索方式和个性。优化查询结果等功能。在论文的最后，总结了本文所做的工作，讨论了个性化信息检索的发展。