南昌百度搜索引擎优化(本文关键词改进的元搜索引擎模型及一种基于聚类和用户行为分析的查询结果优化方法)

　　南昌百度搜索引擎优化(本文关键词改进的元搜索引擎模型及一种基于聚类和用户行为分析的查询结果优化方法)

　　本文关键词：一种基于聚类和用户行为分析的搜索引擎结果优化方法，由比根文化传播整理发布。

　　在研究传统搜索引擎的基础上，提出了一种基于聚类和用户行为分析的改进元搜索引擎模型和查询结果优化方法。最后，通过对比优化前后的用户满意度，验证了该方法的可行性。性别。

　　2008 年第 10 期文章编号：0 62 7 ( 0 8 140 1 4 10 - 5 2 0 )0 ) - 4 9 0

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　　一种基于聚类和用户行为分析的搜索引擎结果优化方法

　　摘要： 在对传统搜索引擎研究的基础上，提出了一种基于聚类和用户行为分析的改进元搜索引擎模型和查询结果优化方法。对比优化前后的用户满意度，验证结果。方法的可行性。最多

　　关键词：搜索引擎；搜索聚类；用户行为分析；查询结果；优化 CLC 编号：P 1. 2 T 3 15 文件识别码：A

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　　0 引言 随着信息技术的飞速发展，搜索引擎逐渐成为

　　1 1 个性化元搜索引擎。

　　随着网络信息的不断更新和扩充，传统单

　　人们从 IEEE 获取资源的主要途径。根据专家nrt tn的评价，主要搜索引擎返回的相关结果比例不到4%。初级搜索引擎已经不能满足用户5个单条查询的搜索需求，因此元搜索引擎成为了研究热点。随着用户行为分析、自动聚类、案例推理、动态学习等的引入，搜索引擎开始变得个性化和功能化。不同用户输入相同的搜索智能关键词，需要针对特定​​用户返回不同的搜索结果，实现高效的用户个性化搜索。为了解决上述问题，本文提出了一种改进的个性化元搜索引擎模型，

　　搜索引擎存在覆盖范围有限、准确率低、用户相关性差等缺点。元搜索引擎是指具有信息的统一用户界面

　　在信息的反馈下，您可以通过调用多个独立的搜索引擎来享受多种信息。

　　源库是为用户提供信息服务的系统。早期的元搜索引擎虽然大大增加了传统搜索引擎的覆盖面，但在某些方面还是和传统搜索引擎一样，无法为用户提供个性化的搜索服务。

　　因此，个性化元搜索引擎的使用呈增长趋势。个性化元搜索引擎具有以下优点： () 1.根据不同用户的具体查询需求，为用户提供个性化服务；() 2.智能调用各个独立的搜索引擎；

　　并使用户享受到高效的个性化查询。

　　1 搜索引擎知识

　　() 3、优化搜索结果，根据不同用户的兴趣根模型，针对不同用户显示不同的结果。

　　收稿日期：070.20-917 作者简介：姜洁（95），女，南昌人，昌大学计算机系硕士生，181，江南 研究方向：计算机网络技术与应用；李建民（96），男，15-，江西凤城人，

　　教授，研究方向：计算机网络；曾博伟（93岁），男，17岁，江西南昌人，副研究员，研究方向：计算机网络；研究

　　林振荣（96）男，17岁，江西千山人，讲师，研究方向：计算机网络。

　　本文关键词：一种基于聚类和用户行为分析的搜索引擎结果优化方法，由比根文化传播整理发布。

　　货号：75652