一种基于动态用户模型的个性化Web搜索算法
个性化Web搜索能够根据用户兴趣偏好为不同用户返回更符合其信息需求的个性化查询结果,是解决查询歧义性问题、提高搜索精度和用户满意度的有效途径.但用户查询复杂多样,基于用户所有历史查询而建立的静态用户模型往往不准确,降低了个性化搜索的性能.针对这一问题,提出了一种基于动态用户模型的个性化算法。在建立该用户模型时,将与当前查询相似性较高的历史查询赋予较高的权重,去除不相关查询,提高用户模型的可靠性和准确性。实验结果表明:基于动态用户模型的个性化算法性能要明显优于基于静态用户模型的算法,并且能够有效地提高搜索精度.
个性化Web搜索 动态用户模型 用户兴趣 搜索引擎 个性化查询
袁晓洁 窦志成 刘芳 张路
南开大学信息技术科学学院 天津 300071
国内会议
桂林
中文
536-541
2008-10-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）