一種基于RSS用戶興趣的個性化搜索系統(tǒng).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著互聯(lián)網的廣泛應用，人們獲取信息的途徑更加多樣。搜索引擎使人們在檢索信息時更加方便快捷，但面對海量信息，當前主流搜索引擎產生了更新信息速度慢，搜索結果雷同，對行業(yè)搜索、專業(yè)搜索的支持性不強等諸多問題，個性化搜索引擎應運而生。當前的個性化搜索引擎能夠在查準率、個性化內容及專業(yè)搜索等功能上有所提高，但更新周期仍然以日甚至星期計算，無法明顯提升更新速度。
　　 本文探討了基于用戶興趣的搜索引擎，即搜索引擎能夠通過多種學習手段對用戶感

2、興趣的信息進行識別。同時，通過維護和更新用戶模型，搜索引擎能夠對用戶興趣進行動態(tài)描述，使用戶興趣模型更加接近用戶的真實興趣。搜索引擎依據(jù)更新后的用戶模型作為信息查詢的依據(jù)，可以實現(xiàn)高效的個性化搜索。
　　 作為資源共享模式的延伸，RSS通過聯(lián)合、聚合等方式，使用戶獲取信息的時間代價大幅降低，同時也表征了用戶的個性化信息需求。RSS用戶面對的新聞信息是時效性很強的一種信息形式，所以其內容的豐富性、時效性等特點使RSS用戶的興趣模型

3、中包含了對用戶興趣內容以及與之相對應的用戶興趣度的反映。
　　 本文將RSS用戶興趣分為主興趣與潛在興趣這一概念組，提出了改進的RSS用戶興趣模型，探討了用戶興趣度權重和用戶興趣度衰減因子的改進算法，并由此設計和實現(xiàn)了一種基于RSS用戶興趣的個性化搜索系統(tǒng)。本文設計并在瀏覽器中植入了RSS P1ug-in這一插件，使系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶訂閱的RSS信息，從中快速分析用戶的興趣，并根據(jù)信息聚類得到用戶興趣類別，進一步通過與用戶實時地進

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