基于本体的个性化搜索引擎研究

【摘要】：随着搜索引擎的不断发展,搜索引擎的个性化逐渐成为目前商业搜索引擎发展的目标,以便针对不同用户提供不同的搜索服务。本文主要围绕个性化搜索逐步展开研究。首先,在深入剖析基于本体的用户兴趣模型的建立和用户兴趣的变化的基础上,提出了衰减-激励的用户兴趣模型更新策略,以多向激活扩散的兴趣模型更新算法,实现了用户兴趣随着时间不断变化。然后,通过分析他人在个性化排序方面工作的基础上,提出了基于用户兴趣与初始搜索结果序列的重新排序算法。所做的具体工作如下:(1)本文给出了用户兴趣模型的形式化定义,针对于用户兴趣的变化,分别从兴趣衰减和兴趣增强两个方面给予了充分地讨论,并提出了用户兴趣的多向激活扩散算法。首先概述了用户兴趣模型的相关应用以及兴趣建模技术,接下来,结合本体的相关知识,给出了基于本体的用户兴趣模型一个形式化定义,基于本体的用户兴趣模型是指本体建模元语表示的用户兴趣知识的集合,是一个关于某领域的概念类层次结构。相对于其他表示方法,本体可以更加深入细致地反映用户兴趣概念的性质和关系,更加准确地描述用户的兴趣知识。然后,深入地讨论了基于本体的用户兴趣模型的构建方法以及用户兴趣和领域本体维护的相关技术,最后,根据人的遗忘特性提出了遗忘-激励策略,以多向激活扩散的兴趣模型更新算法,实现了用户兴趣随着时间的不断变化。(2)本文提出了基于用户兴趣模型的查询分析算法。首先概述了用户的搜索行为以及用户意图的相关知识,总结分析了扩展查询的相关技术,比较了各种技术的优缺点。最后,针对于基于用户兴趣模型的查询分析算法涉及的相关技术给予了详细的讨论,并给出了算法的描述。(3)本文提出了基于用户兴趣与初始搜索结果序列的重新排序算法。首先概述了搜索引擎的相关排序算法,为了实现用户感兴趣的页面尽量排在前面,在计算用户兴趣与搜索结果之间语义相似度的基础上,提出了基于用户兴趣与初始搜索结果序列的重新排序算法。
【关键词】：个性化搜索 用户兴趣模型 衰减-激励 查询扩展 个性化排序
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TP391.3