基于用户行为分析的个人信息检索研究

摘要：

个人信息检索是个人计算机上用户搜索文件的一种重要技术，但同互联网检索相比，个人信息检索能利用的信息很少，这使得个人信息检索的排序成为很困难的问题。本文通过收集计算机上的用户行为，对个人信息检索的排序问题进行深入的研究。其中用户行为分为检索系统的查询行为和计算机上的文件访问行为，本文通过查询行为获取训练数据，文件访问行为获取文件自身的权重，并利用统计学习的方法结合这两类行为学习排序函数，实验结果显示我们的方法好于传统的排序方法。另外我们实现了收集用户行为并提供多种排序函数的个人信息检索系统LUPINS。

关键词： 用户行为 计算机应用 个人信息检索 统计学习 Ranking SVM

作者: 蒋在帆 王斌

作者单位: 中国科学院计算技术研究所,北京100190;中国科学院研究生院, 北京100049 中国科学院计算技术研究所,北京,100190

会议类型: 国内会议

会议名称: 第六届全国信息检索学术会议

会议地点: 黑龙江镜泊湖

会议语种:中文

页码: 48-55

在线出版日期: 2010-08-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）