搜索引擎主题模型优化(,个性化搜索引擎用户模型可被视为用户驱动个性化搜索服务的模型 )

　　搜索引擎主题模型优化(,个性化搜索引擎用户模型可被视为用户驱动个性化搜索服务的模型

)

　　个性化搜索引擎是用户推动网页排名结果的一种优化方式。基于本体和语义网，用户建模可以做出准确的查询结果，包括限制搜索方式、过滤搜索结果、成为搜索过程三种方式。因此，个性化搜索引擎的用户模型可以看作是用户驱动的个性化搜索服务模型。研究的结论是整合前人的研究，提出“用户行为（用户兴趣、用户偏好、用户查询记录）-用户文档（用户行为和关键词组）-用户建模（相关性）

　　第 1 卷 第 4 期 0 2 1 4 Ol 年 月

　　软件指南

　　V 11 O 0 号 4.

　　个性化搜索引擎技术研究 顾丽萍（台湾大学图书情报学系，台北 107） 061 摘要：个性化搜索引擎是一种用户驱动的网页排名结果优化方法。基于本体和语义网，用户建模可以做出准确的查询结果，包括：定义搜索方法，过滤搜索结果，限制搜索，成为一个搜索过程。因此，个性化搜索引擎用户模型可以看作是用户驱动的个性化搜索服务模型。研究的结论是整合前人的研究，提出“用户行为（用户兴趣、用户偏好、用户用户

　　查询记录）用户文档（用户行为和关键词群组）用户建模（相关性算法和排名算法）个性化服务”新模式，作为*敏*感*词*数字图书馆开发个性化搜索引擎的指南。

　　关键词：信息检索；信息搜索；信息搜索行为；用户参与；信息个性化数字图书馆

　　CLC 编号：3 3 0 TP 9.9

　　*敏*感*词*识别码：A

　　文章ID：6 2 7 0（0 1 0—1 60 1 7—8 0 2 1）40 0—3 个库。

　　1 技术：优化搜索引擎的方法非常好 1 1 用户建模限制了搜索方法。1

　　如前所述，搜索引擎和数据库检索系统具有不同的先天条件和解决问题的模式。当前的个性化数字图书馆系统和个人

　　优化搜索引擎也不同。但是，使用用户建模来定义搜索方式的个性化搜索引擎技术并不复杂，因为它的底层技术是

　　一种简单（直接）的方式来个性化您的搜索引擎，或者实际上

　　是在用户搜索之前使用 pre-ieet 或 n 用户偏好 (rfrne) pe ecs 设置他们的用户兴趣 (trs)。用户登录系统后，在系统前用户指定的主题区域范围内、文档类型内、文档/页面或网页发布时间等范围内进行搜索。这是一般情况数字图书馆有

　　在用户的搜索公式之前，加载系统预设的搜索公式，然后进行附加搜索。由于搜索引擎的query(ur)不需要用户输入q ey 多个输入检索公式，所以只允许用户输入关键词（e wo d, user and kyr），似乎感觉说这是一种个性化搜索，其实数数电子书就很多了

　　信息检索系统

　　个性化系统模式。目前，这种方法在个性化搜索引擎系统中应用并不广泛，但有两个重要趋势：数字图书馆参考。( ) 值与用户对表单的兴趣、用户的偏好设置、网页 1 使用排名算法提供个性化搜索服务相匹配。具体技术路线如下：结合经典的扁平化排行榜和搜索引擎，用户可以通过选择分层结构的文件夹标签（标题）进行交互查询，浏览主页面，

　　该库使用的技术只是一个条件表达式，它隐藏了数据库检索系统的一部分。但在个性化搜索引擎中，底层技术相同，叠加技术千变万化，个性化数字图书馆可以借鉴。1 2 用户建模以过滤搜索结果。

　　如果用户建模定义了搜索结果中的用户兴趣和用户偏好交织成一个鱼网，那么用户建模将搜索结果中的用户兴趣和用户偏好过滤为双漏斗。原理是一样的，只是

　　在此过程中进行知识提取、查询优化和搜索结果个性化。这种服务模式类似于个性化数字图书馆。它更侧重于用户在浏览过程中的二次查询，基于结果的进一步查询，以及基于智能分析系统的其他辅助查询。可以说是个性化数字图书馆的进化版。

　　就是删除或过滤搜索结果，发生在搜索之前，前者和后者发生在搜索之后。但是，开发者的底层技术相对复杂。目前，这种方法在个性化搜索引擎系统中的应用还不止于此，还有两个重要的趋势，那就是数字图书馆的借鉴。值（ ）根据网页内容，行数据元素（文档或网页内容的最后一个文本）

　　()在用户行为中，创建用户文档，将用户文档与域2结合构建本体（关键词的关联设置），提供个性化的搜索服务。涉及的具体技术电路是：分析用户的点击记录，计算用户的兴趣并构建本体，用本体替换用户当前查询的词汇。在计算用户兴趣以优化查询过程时，需要能够有效地识别用户偏好并为每个用户创建*敏*感*词*。一旦这样的配置文件可用，就需要在许多查询匹配方案中识别用户。利息还是固定的。因此，设定模式的“用户行为”是指用户兴趣和用户偏好。

　　好的。根据这套模型，开发另一种个性化数字

　　小单元，概念不同于元数据，“mea 是指单元 ui 及其元素 t”nt 而不是 post-ps one) 解和分析的概念。具体的技术路线是： ot 根据结构化网页记录拆解（eo d 开发包技术（a-rc r）wrp

　　pr, e) 包括：用删除规则过滤无关信息（ieigrls），ln用树匹配算法（re th ga oi m）加速数据提取，te cilrh用频率算法检测数据元素个数和个数Scale，数据比较算法

　　行迭代和析取，以及合并和拆分数据的方法来解决数据元素识别问题。这种模式可以为大量 网站 加强元搜索引擎

　　作者简介：黎平（98），男，台湾台北人，台湾大学图书情报系博士后研究助理，研究方向为决策支持系统。顾17一、台湾国研院