基于搜索引擎的個性化推薦研究.pdf

1、隨著Internet應用的發(fā)展，網絡信息快速增長，信息種類也越來越多，人們面對太多的信息無法選擇和消化，Internet上信息資源分布的廣泛性使得用戶尋找感興趣的信息增加了困難。為了使用戶可以有效地獲得所需的信息，因此出現(xiàn)了像Google、百度及Yahoo等搜索引擎。然而，傳統(tǒng)的搜索引擎將使用者都視為一個群體，只針對整個群體來提供服務，而忽視了個人的差異，未考慮個體用戶的興趣偏好，因此只要用戶的操作方式和查詢關鍵字相同，就會得到相同的搜

2、索結果。在使用者很明確自己的需求且能輸入精確的查詢時，傳統(tǒng)的搜索引擎幾乎都可以滿足其需求。但是，用戶使用搜索引擎的目的通常都是因為其所擁有的信息不足才想要獲得更多的信息，在這種情況下難以要求用戶能輸入精確的查詢，因此其所輸入的查詢關鍵字往往提供的信息過少或是語義模糊，導致搜索引擎無法正確的滿足用戶個性化的需求。本文基于上述問題，作了如下工作：
　　 ⑴提出一種基于搜索引擎的個性化推薦系統(tǒng)模型，通過分析搜索結果與用戶的興趣偏好之間

3、的關聯(lián)程度對搜索結果進行個性化的排序推薦，以此來提高用戶對搜索結果的滿意程度。
　　 ⑵將模糊概念網絡應用于個性化網頁排序推薦，利用模糊概念網絡儲存用戶的興趣偏好等信息，使得搜索到的每一個網頁都與用戶的興趣偏好相關聯(lián)，通過模糊概念網絡即使一個關鍵字（代表用戶的興趣偏好）在某一網頁上并未出現(xiàn)，但仍可通過與其他關鍵字相關而與該網頁產生關聯(lián)。
　　 ⑶實現(xiàn)用戶資料檔自動更新。由于用戶的興趣偏好可能會隨著時間的不同而有所改變，并