,：基于用户反馈的个性化搜索引擎系统的改进方案

　　,：基于用户反馈的个性化搜索引擎系统的改进方案

　　[摘要]：随着Web信息的迅速发展，搜索引擎已成为用户信息检索的主要工具。然而，现有的搜索引擎基本上采用“一次搜索适用于所有用户”的模型，这并不能反映用户的真正兴趣。针对当前搜索引擎的不足，本文研究并实现了基于用户反馈的个性化搜索引擎系统。首先，本文介绍了传统搜索引擎，元搜索引擎和个性化搜索引擎的相关背景知识，并提出了搜索引擎的未来发展趋势是个性化，智能化和专业化。其次，在详细介绍了与该主题的开发相关的技术知识之后，本文提出了系统开发的总体设计架构和系统流程，并将系统分为用户界面模块，搜索模块，学习用户反馈模块，以及搜索结果优化处理模块的实现。其中，学习用户反馈模块是本文的重点。本文设计了一种学习用户反馈的独特方法：在搜索引擎中引入用户评分系统，获取搜索结果的用户满意度等级，挖掘隐藏信息，生成用户兴趣模式，及时优化搜索结果以及首先返回用户感受感兴趣的Web内容，以便将搜索结果定向到“特定用户”。此外，该系统还向用户推荐其他用户的兴趣模式，以便搜索引擎用户可以共享其他用户的搜索结果并提高搜索效率。最后，在基于用户反馈实现个性化搜索引擎之后，本文提出了一种改进方案，将自动聚类技术引入该搜索引擎，给出了引入聚类的优化思想，并通过实验验证了该思想的可行性。 ，确定了本文未来研究的方向。