一、一种实现搜索引擎个性化服务的方法（论文文献综述）
刘泽恩[1]（2021）在《基于Elasticsearch的垂直搜索推荐系统研究》文中认为近年来,信息时代的互联网发展迅猛,已成为人们获取信息的主要来源。人们从互联网中获取信息的方式分为主动搜索和被动推荐。通常,用户需要的信息与特定垂直领域高度相关,例如电商、视频流、新闻等。这些垂直领域的数据高度结构化,并且与场景密切相关,不适用于通用搜索引擎的排序标准。因此,传统的通用搜索引擎无法满足垂直领域搜索与推荐的要求,发展基于垂直领域的个性化搜索引擎势在必行。论文设计了一种基于Elasticsearch的垂直搜索推荐系统,能够在电子商务领域提供个性化的搜索与推荐服务。论文面向电子商务领域,以Elasticsearch搜索引擎为基础,研究搜索结果排序相关性技术、个性化推荐技术,设计并实现一种基于Elasticsearch的垂直搜索推荐系统。主要研究及工作内容如下:（1）使用Elasticsearch作为分布式搜索框架,为商品信息建立索引并对外界提供检索服务。（2）采用个性化策略,综合考虑用户的历史行为、产品的统计特征、“查询-产品”相关度,针对特定的垂直领域,重新塑造搜索引擎的检索相关性,提高了搜索引擎的个性化搜索能力。（3）研究传统的机器学习算法在推荐领域的应用,探索不同算法的混合策略,采用先召回再排序的两阶段混合推荐模型,使用协同过滤算法筛选出候选集,在排序阶段使用线性逻辑回归模型对候选集进行排序,避免了使用单一模型的不足。（4）最后,对系统分别进行功能性和非功能性测试,实验结果表明本系统能满足个性化搜索的需求,同时可以为用户完成个性化的推荐。
王梅嘉[2]（2020）在《基于整子多智能体的社会化搜索引擎模型及关键技术》文中研究指明Web 2.0时代的到来,在线社交网络应用迅速普及,大量用户涌入在线社交网络平台发表见解、分享生活,产生了大量用户生成内容。这些数据对于提高搜索服务的质量与体验具有重要意义。在此背景下,旨在利用社交网络数据优化搜索结果,提升搜索服务用户满意度的社会化搜索引擎应运而生。然而,已有社会化搜索引擎研究仍然存在4个问题:（1）检索资源大都集中于特定的在线社交网络平台,导致信息检索查全率不高;（2）被动响应用户搜索请求,仅通过用户兴趣、亲密度等知识,研究具体结果排序算法的分析设计,个性化程度并不能令用户满意;（3）忽略了社交网络数据实时变化的特点,无法保证社交网络知识的新鲜度;（4）研究内容局限于算法分析与社会化搜索模式、机理的探讨,缺乏系统模型的设计。因此,针对社会化搜索引擎面临的“检索范围局限、知识应用不足、缺乏社交网络知识的主动更新机制,以及研究碎片化、缺乏模型设计”问题,本文提出了一个面向全网检索资源、支持任务自适应调度、基于整子多智能体的社会化搜索引擎模型,能够利用多种在线社交网络知识优化全网搜索引擎的检索结果,向用户提供个性化的检索结果列表,主动推荐感兴趣的多样化信息。本文的创新性成果主要包含4个方面:（1）提出了一个支持任务自适应调度、面向全网检索资源、基于整子多智能体的社会化搜索引擎模型。本文从任务角度出发,设计了整子多智能体系统符号化模型,在设计Holon结构、建模任务相关信息的基础上,探讨了系统的自适应机制以及任务分配方法。实验结果表明,本文提出的自适应机制能通过对执行单元的竞争力调整以及结构调整,帮助系统适应新的环境需求。该方法尤其适用于解决因部分计算节点失效引起的环境异常,通过调用处于空闲状态或正常状态的执行单元,以协助异常执行单元完成任务,保证任务执行的成功率,提高系统的鲁棒性。（2）设计了一种社交网络数据变化主动感知策略以及社交网络知识主动更新机制。通过分析用户在社交网络平台的行为习惯,设计相应感知规则,主动感知用户社交网络数据变化,考虑到用户行为存在不稳定性,提出的社交网络数据变化感知策略,能够根据用户行为不断学习新的感知规则。在此基础上,为了降低不必要的知识更新引起的系统开销,采用基于阈值的方法判断社交网络数据的变化是否引起知识变化,适时更新相关知识,以保证社交网络知识的新鲜度。实验结果表明,本文提出的方法对于社交网络数据变化的更新率达到了92.6%,社交网络知识的更新率达到了72.5%,能够满足用户的个性化搜索需求。（3）提出了一种基于查询分类的多特征融合结果排序方法。该方法将用户提交的查询词分类处理,针对非导航类查询词,融合用户与网页文档之间的主题相似度,用户兴趣关键词与网页关键词相似度,文档在搜索引擎中返回的位置,成员搜索引擎返回结果的数量等多个特征,为用户提供个性化的检索结果列表。扩展查询词时,在考虑了成员搜索引擎对于文档相关度评分的基础上,融合用户兴趣社团成员的点击记录,以及社团成员在用户兴趣领域的影响力,确定查询伪相关文档,扩展用户提交的查询词,帮助用户更好的表达查询意图。实验结果表明,提出的结果排序方法对于信息类查询词的NDCG均值达到了0.677,对于事务类查询词的NDCG均值带到了0.706,与参照方法相比,具有较高的查准率。（4）提出了一种基于社交网络知识的多样化信息推荐机制。通过为用户提供个性化的结果推荐、热点推荐以及用户推荐服务,建立知识与知识之间的连接,以及知识与人之间的连接。结果推荐方法通过用户的兴趣社团、交互社团、社交社团成员的查询记录,以及社团成员与当前用户的最短路径,为当前用户推荐可能感兴趣的网页文档。热点推荐方法根据用户兴趣的主题分布、用户的兴趣社团成员以及交互社团成员的点击记录向当前用户推荐可能感兴趣的热点。除此之外,提出的信息推荐机制,能够根据用户提交查询的所属领域,帮助用户找到该领域内影响力用户以及非领域用户。实验结果表明,本文提出的结果推荐方法关于信息类查询的MAP值达到了0.743,事务类查询的MAP值达到了0.731;提出的用户推荐方法的相关性分值达到了0.709;提出的热点推荐方法,MAP值达到了0.750。与参照方法相比,本文提出的推荐机制准确率更高,能够主动帮助用户发现所需资源。本文围绕现有社会化搜索引擎存在问题,开展了社会化搜索引擎模型的整体设计及算法、机制、策略等关键技术的研究。所提出的面向全网社会化搜索引擎模型,社交网络知识的主动感知与更新机制,以及基于社交网络知识的结果排序方法与多样化信息推荐机制,能在一定程度上提高社会化搜索引擎的查准率。
武文骁[3]（2017）在《面向社会化网络的个性化搜索引擎研究与实现》文中指出近几年来,随着社交网络的发展,用户在各个社交网站中无法满足于传统的搜索引擎提供的单一的检索服务。希望搜索引擎能够根据不同的用户,返回符合用户兴趣偏好的检索结果。然而目前已有的搜索引擎的个性化改进主要集中在对用户检索历史以及点击历史的分析,没有综合利用用户在社交网络中的社交关系,话题标签以及个人影响力等多种特征,这样无法为用户提供能够兼顾用户多方面个性化需求的检索结果。本文通过第三方API接口获取了知乎网络的真实数据,首先对知乎网络的用户数据特征进行分析和筛选,建立了知乎网络用户模型。该模型主要由用户话题模型、社交行为模型以及影响力模型三个模型构成,并且分别设计了各个模型的计算方法与更新机制。在影响力模型的设计中,本文基于知乎网络用户的多属性,提出UpVoteRank算法。该算法主要是基于PageRank算法进行改进,不仅使用了用户在网络图中的拓扑属性,还综合考虑了用户在知乎网络中的社交表现,包括用户获得的点赞数和感谢数,使得最后计算的用户影响力,能够真正反映用户在知乎网络中的重要程度。本文基于建立的知乎网络用户模型,设计了个性化搜索策略,包括对个性化检索结果的评分和排序机制。具体是,基于传统的BM25权重模型的基础上,结合用户模型对用户的评分,对检索结果进行个性化评分,然后根据该评分对检索结果进行排序。使用真实数据对该策略进行了实验仿真,分别验证了用户影响力模型、用户话题模型以及用户社交行为模型三个子模型的有效性,并且通过实验证明了用户模型综合效果的有效性。本文设计并实现了面向知乎网络的个性化搜索引擎,知乎用户可以在该系统中检索自己感兴趣的问题,系统能够综合考虑用户的多种属性特征,为用户提供个性化检索结果,使得符合用户社交偏好的问题排名更加靠前。
李晨,邹小筑[4]（2015）在《Web2.0环境下搜索引擎的个性化服务及其模式研究》文中提出从简要介绍Web2.0环境下搜索引擎的个性化服务方式入手,探讨Web2.0环境下搜索引擎的个性化服务内容、技术、资源和功能,并重点对搜索引擎的个性化服务模式进行研究,提出了个性化首页集成模式、工具条嵌入模式和浏览器辅助模式,并运用实例对3种模式进行分析,最后指出了Web2.0环境下搜索引擎的个性化服务及其模式的未来发展方向。
张璇[5]（2013）在《油田信息搜索引擎个性化排序方法研究》文中认为相对互联网搜索引擎，企业搜索引擎用户进行搜索的目的性更强，对搜索结果排序的期望值更高，对同一检索请求希望根据用户的职业背景、兴趣爱好等得到个性化的检索结果。因此，构建一种个性化的排序方法是当前油田领域信息搜索引擎最迫切的需求。本文研究了个性化服务及搜索引擎排序的相关理论和技术，对油田领域多类型检索结果排序需求进行分析，提出了基于用户兴趣模型的个性化综合排序方法。本文的主要研究内容如下：1．面向个性化排序的油田信息搜索引擎架构的研究。从油田搜索引擎的工作原理入手，研究了搜索引擎个性化处理方面的技术，提出了面向用户兴趣进行个性化排序的油田信息搜索引擎的体系架构。2．研究并建立了油田搜索引擎用户的用户兴趣模型。采用用户主动提交兴趣信息和系统自动提取用户搜索历史与浏览行为信息相结合的方法获取用户兴趣信息，并基于改进的TF-IDF算法计算关键词权重，建立了用户兴趣向量空间模型；考虑了用户对搜索结果反馈度的问题，阐述了基于用户浏览行为和内容动态更新模型的方法和流程。3．提出了基于用户兴趣模型的查询优化方法。提出了根据兴趣模型中用户历史查询和浏览行为计算用户兴趣度，并结合扩展用词在结果文档中权重因素合理选择扩展用词对初始查询进行优化的方法，使得用户查询更加全面和准确。4．为油田信息搜索引擎设计了个性化综合排序方法。研究了通用搜索引擎排序算法，针对它们的缺点问题进行改进，设计了一种基于用户兴趣模型的排序算法；然后分析了油田企业领域多数据类型检索结果的排序需求，为油田信息搜索引擎提出了将数据表结果优先排序，其它文档结果根据用户兴趣模型计算相关度后再进行排序的个性化综合排序方法。最后综合以上研究，阐述了面向个性化排序的油田信息搜索系统的设计和实现，以此验证了本研究能有效地提高油田企业搜索引擎查准率及满足用户的个性化检索需求，具有很大的现实意义和实用价值。
李晨,邹小筑[6]（2013）在《Web2.0环境下搜索引擎的个性化服务模式研究》文中研究说明从简要介绍搜索引擎的个性化服务内容入手,通过分析Web 2.0环境下搜索引擎的个性化服务方式,提出和探讨搜索引擎的个性化服务模式,包括个性化首页集成模式、工具条嵌入模式、浏览器辅助模式,并运用实例对3种模式进行分析,最后指出Web 2.0环境下搜索引擎的个性化服务模式未来的发展方向。
王前进[7]（2013）在《基于物化视图增量维护的企业垂直搜索优化研究》文中研究说明对垂直搜索引擎的技术改进和优化，在信息产业界一直备受关注，然而长期以来针对该领域的相关研究多集中于网络数据爬取、检索效率改进以及个性服务等方面，而很少涉及对垂直搜索引擎整体架构性能的研究。具体到企业级层面，相关研究也多集中于对网页数据信息的处理，很少有针对单个企业信息的纵向深度挖掘，导致搜索返回结果总体质量不高。如何改善企业垂直搜索引擎的服务性能，为工作开展提供更具价值的决策支持信息，已成为学术界和企业界的关注焦点。本课题立足现实需要，基于广泛的文献阅读，针对具体企业垂直搜索引擎的总体架构展开研究，重点优化改进了物化视图增量维护和搜索结果呈现进行算法，并结合某船舶配套生产企业的应用实例进行验证评价。首先，针对企业垂直搜索引擎业务搜索实体层，通过建立视图并以实体化形式存储于数据仓库，运用“缓存”机制来改善系统检索效率。由于物化视图存储内容具有静态特征，需要着重实现物化视图的更新维护。文章通过引入语义约束概念，对物化视图增量更新维护算法进行优化，有效改善提升了系统的检索效率。其次，对于表达层的检索结果呈现，通过应用元数据驱动加以实现，结合用户需求特征将“个性化”特征信息通过元数据加以存储，以“二级视图”维护优化系统性能。在个性化搜索服务结果呈现时，借鉴主题元搜索的数据整合思想对搜索结果排序工作进行优化。最后，将上述改进优化工作统一于企业垂直搜索系统的整体架构，详细阐述了其具体应用实现机制，并结合某船舶配套生产企业应用实例验证说明本文研究工作的正确性和有效性。
王知津,马晓瑜[8]（2013）在《搜索引擎个性化信息服务探讨》文中认为本文从搜索引擎的现状出发,分析当前搜索引擎的优势与劣势,在此基础上设计出个性化搜索引擎的基本架构。依据搜索引擎深入人们生活的程度,将搜索引擎的个性化信息服务划分为三个层次:个性化定制、个性化推荐以及决策支持服务。文章指出,要实现真正意义上的个性化信息服务,就必须彻底解决搜索引擎面临的诸多问题。
李亚[9]（2011）在《元搜索引擎的个性化技术研究》文中进行了进一步梳理随着因特网的迅猛发展、Web信息的增加,以及用户检索要求的不断提高,在浩瀚的信息海洋中快速查找自己所需要的信息就成为一大难题。目前,用户主要是利用搜索引擎技术检索信息,但搜索引擎提供的服务质量比较低,原因是每个用户都有自己的兴趣和要求,而搜索引擎没有考虑到用户的自身因素,不能以我为中心,它只是采用了基于一般意图的索引方法。因此本文在综合分析国内外有关元搜索引擎技术的基础上,对提高用户个性化服务进行了深入的研究:首先,介绍了独立搜索引擎和元搜索引擎中一些相关的基础知识,本节通过研究大量的参考文献对以往用户兴趣模型进行了改进,将用户行为特征引入新模型中,提出了一种基于用户行为的兴趣特征建模技术,并详细介绍了这种模型的创建过程,采用这种模型是为了更好的实现用户的个性化服务,提高用户的查全率和查准率。其次,在分析了Chen,Boreges和Levene等人提出的Web用户聚类算法的优缺点后进行了改进,提出了一种基于兴趣特征的Web用户聚类算法,利用用户兴趣度和用户对页面的浏览路径,两次删减冗余信息降低算法的复杂度,又结合模糊集理论对用户进行聚类,这种算法的运行是为了进一步提高聚类速度,满足不同用户的检索要求。最后,对传统推荐方法进行了改进,提出了一种基于Web用户聚类的推荐技术,这种技术是为了缩短用户检索信息的时间,提高检索质量和效率,体现搜索引擎的个性化特征。本文从几个方面对元搜索引擎的个性化技术进行了研究,目的是从整体提高元搜索引擎系统的性能,提高检索精度,节约用户的查询时间。
蔺继国[10]（2010）在《基于点击数据分析的个性化搜索引擎研究》文中进行了进一步梳理随着互联网技术在全球范围内的飞速发展,互联网逐渐成为群众发布信息、获取信息和传递信息的主要载体,网络信息呈现一种爆炸式增长态势。人们一方面在享受着互联网带来的方便及丰富的信息资源,另一方面也不可避免地遇到难以快速获取有效信息的问题。搜索引擎作为获取网络信息的一个方便入口,正不断被人们使用和依赖。但是,传统搜索引擎对所有网络用户提供一个统一的入口,对所有用户的相同查询词返回一个相同的结果列表,这个结果列表中仍然包含很多网页,用户感兴趣的信息往往仍然被一些冗余信息淹没。为了深入理解用户的搜索目的,对不同用户提供不同的个性化服务,个性化搜索技术应运而生。然而,个性化搜索技术的研究工作仍然处于一种鱼龙混杂的局面,没有一款商用个性化搜索引擎产品提供的个性化服务能够真正让人耳目一新。本文针对个性化搜索技术的现状及问题,基于用户点击数据分析方法对个性化搜索技术进行了深入研究。本文的主要工作有以下几个方面:（1）对现有个性化搜索技术的研究状况进行了分析比较,指出了现有个性化搜索引擎的不足之处。（2）提出一种基于点击数据分析的隐式相关反馈信息提取策略,比显式反馈方法更具有实际应用价值。（3）设计了一种基于添加修正参数的个性化PageRank算法,通过将提取的隐式信息反馈到PageRank中,实现了搜索结果的个性化排序,结果更接近用户的搜索需求。（4）将协同过滤技术应用于个性化PageRank算法,利用兴趣组内其他用户的相关反馈信息来改善同组者搜索结果的排序质量。（5）提出基于兴趣聚类技术的用户分组方法,以实现用户的合理分组,进一步减少用户使用系统时的复杂度。
二、一种实现搜索引擎个性化服务的方法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、一种实现搜索引擎个性化服务的方法（论文提纲范文）
（1）基于Elasticsearch的垂直搜索推荐系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 论文研究内容和工作 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第2章 搜索引擎相关技术研究 |
| 2.1 搜索引擎框架 |
| 2.1.1 Lucene搜索引擎框架 |
| 2.1.2 Elasticsearch搜索引擎框架 |
| 2.2 搜索引擎相关技术 |
| 2.2.1 中文分词技术 |
| 2.2.2 文本相似度研究 |
| 2.3 推荐系统相关理论 |
| 2.3.1 推荐系统流程 |
| 2.3.2 推荐算法分类 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 搜索引擎排序模型研究与改进 |
| 3.1 搜索引擎排序策略研究 |
| 3.1.1 TF-IDF算法 |
| 3.1.2 向量空间模型 |
| 3.1.3 实用评分函数 |
| 3.2 改进相关性评分模型研究 |
| 3.2.1 基于TF-IDF的加权混合评分模型 |
| 3.2.2 改进算法实现流程 |
| 3.3 改进相关性评分算法测试 |
| 3.3.1 数据集 |
| 3.3.2 评估指标 |
| 3.3.3 测试结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 个性化推荐策略研究 |
| 4.1 个性化推荐算法研究 |
| 4.1.1 基于矩阵分解的协同过滤 |
| 4.1.2 逻辑回归模型 |
| 4.2 算法融合研究 |
| 4.2.1 算法融合策略研究 |
| 4.2.2 ALS-LR推荐模型实现流程 |
| 4.3 ALS-LR推荐算法测试 |
| 4.3.1 评估指标 |
| 4.3.2 测试结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 系统设计与实现 |
| 5.1 系统总体架构与流程 |
| 5.2 各个子模块的设计 |
| 5.2.1 搜索集群的设计 |
| 5.2.2 分布式索引模块的设计 |
| 5.2.3 改进评分模型的设计 |
| 5.2.4 搜索与推荐模块的设计 |
| 5.3 各个子模块的实现 |
| 5.3.1 Elasticsearch搜索集群实现 |
| 5.3.2 分布式索引模块的实现 |
| 5.3.3 分布式搜索模块的实现 |
| 5.3.4 个性化推荐模块的实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 系统实验与分析 |
| 6.1 实验环境 |
| 6.1.1 软件环境 |
| 6.1.2 硬件环境 |
| 6.2 系统整体测试 |
| 6.2.1 系统功能测试 |
| 6.2.2 系统性能测试 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）基于整子多智能体的社会化搜索引擎模型及关键技术（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 现有研究存在问题分析 |
| 1.3 研究内容与研究目标 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究目标 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 相关工作 |
| 2.1 社会化搜索引擎 |
| 2.1.1 社会化搜索引擎概念与特点 |
| 2.1.2 社会化搜索引擎研究现状 |
| 2.2 整子多智能体系统 |
| 2.2.1 整子多智能体系统概念与特点 |
| 2.2.2 整子多智能体系统研究现状 |
| 2.3 Agent在社会化搜索、社会化推荐中的应用 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于HMAS的社会化搜索引擎模型 |
| 3.1 基于任务角度的HMAS组织结构模型 |
| 3.2 HMAS自适应机制 |
| 3.2.1 竞争力调整机制 |
| 3.2.2 结构调整机制 |
| 3.3 基于竞争力的任务分配策略 |
| 3.4 基于HMAS的社会化搜索引擎体系结构 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 数据获取与感知策略 |
| 4.1 在线社交网络数据获取方法 |
| 4.2 搜索数据获取方法 |
| 4.2.1 搜索引擎数据获取方法 |
| 4.2.2 结果处理方法 |
| 4.2.3 查询记录获取方法 |
| 4.3 数据主动感知策略 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 在线社交网络知识获取与更新机制 |
| 5.1 社交网络知识获取方法 |
| 5.1.1 用户兴趣知识获取 |
| 5.1.2 用户影响力知识获取 |
| 5.1.3 用户社团知识获取 |
| 5.2 社交网络知识更新机制 |
| 5.2.1 知识感知方法 |
| 5.2.2 知识更新机制 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 基于社交网络知识的搜索优化策略 |
| 6.1 结果排序机制 |
| 6.1.1 查询扩展方法 |
| 6.1.2 结果排序方法 |
| 6.2 信息推荐机制 |
| 6.2.1 结果推荐方法 |
| 6.2.2 热点推荐方法 |
| 6.2.3 用户推荐方法 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 实验设计与结果分析 |
| 7.1 结果排序机制 |
| 7.2 查询扩展方法 |
| 7.3 信息推荐机制 |
| 7.3.1 结果推荐方法 |
| 7.3.2 用户推荐方法 |
| 7.3.3 热点推荐方法 |
| 7.4 社交网络知识的主动更新机制 |
| 7.5 自适应机制 |
| 7.5.1 竞争力调整机制 |
| 7.5.2 结构调整机制 |
| 7.6 系统性能 |
| 7.7 参数选择 |
| 7.7.1 结果排序参数α设置 |
| 7.7.2 社交社团划分参数θ的确定 |
| 7.7.3 结果推荐参数μ_1、μ_2的确定 |
| 7.7.4 知识感知方法阈值T_1、T_2、T_3、T_4的确定 |
| 7.8 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 研究工作总结 |
| 8.2 下一步工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）面向社会化网络的个性化搜索引擎研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 本课题的研究现状以及研究意义 |
| 1.2.1 传统搜索引擎的个性化相关研究 |
| 1.2.2 面向社交网络的搜索引擎个性化相关研究 |
| 1.3 本课题的研究内容以及创新点 |
| 1.4 论文内容以及组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 个性化搜索引擎的相关理论与技术 |
| 2.1 Xapian技术研究 |
| 2.1.1 Xapian简介 |
| 2.1.2 Xapian的特点 |
| 2.1.3 Xapian基本元素 |
| 2.1.4 Xapian工作原理 |
| 2.1.5 Xapian检索结果评分以及排序方式 |
| 2.2 用户模型的相关理论研究 |
| 2.2.1 用户模型理论概述 |
| 2.2.2 用户信息获取方法的分类 |
| 2.2.3 用户模型信息表示方法的分类 |
| 2.2.4 社交网络的个性化搜索用户建模研究现状 |
| 2.3 用户影响力分析的相关理论研究 |
| 2.3.1 常见的节点影响力量化指标 |
| 2.3.2 基于链接分析的用户影响力计算方法 |
| 2.3.3 社交网络影响力评估模型研究现状 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 个性化搜索引擎的用户建模 |
| 3.1 社会化网络概述 |
| 3.1.1 社会化网络分析 |
| 3.1.2 知乎网络简介 |
| 3.2 基于知乎网络的用户建模以及文档建模 |
| 3.3 用户话题模型的建立 |
| 3.3.1 用户话题特征分析 |
| 3.3.2 用户话题模型的设计 |
| 3.4 用户社交行为相似度模型的建立 |
| 3.4.1 用户社交行为特征分析 |
| 3.4.2 用户社交行为模型的设计 |
| 3.5 用户影响力模型的建立 |
| 3.5.1 用户影响力模型相关分析 |
| 3.5.2 UpVote_Rank算法 |
| 3.5.3 UpVote_Rank算法实验验证 |
| 3.5.4 UpVote_Rank算法参数设定 |
| 3.6 个性化搜索引擎文档模型 |
| 3.6.1 个性化搜索引擎文档模型特征分析 |
| 3.6.2 个性化搜索引擎文档模型的设计 |
| 3.7 用户模型以及文档模型的通用性 |
| 3.7.1 用户模型的通用性 |
| 3.7.2 文档模型的通用性 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 个性化搜索引擎的个性化搜索策略设计 |
| 4.1 知乎网络用户数据的获取机制 |
| 4.2 用户模型的计算以及更新机制 |
| 4.2.1 用户影响力模型的计算以及更新机制 |
| 4.2.2 用户话题模型的计算以及更新机制 |
| 4.2.3 用户社交行为模型的计算以及更新机制 |
| 4.3 个性化搜索策略的排序以及评分机制 |
| 4.3.1 个性化搜索策略的排序机制 |
| 4.3.2 个性化搜索策略的评分机制 |
| 4.4 个性化搜索策略实验验证 |
| 4.4.1 实验数据 |
| 4.4.2 实验目标 |
| 4.4.3 用户社交行为模型效果验证 |
| 4.4.4 用户话题模型效果验证 |
| 4.4.5 用户影响力模型效果验证 |
| 4.4.6 用户模型综合效果验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 个性化搜索引擎的设计与实现 |
| 5.1 个性化搜索引擎的需求分析 |
| 5.2 个性化搜索引擎的系统架构设计 |
| 5.3 个性化搜索引擎主要模块设计与实现 |
| 5.3.1 知乎数据获取模块 |
| 5.3.2 知乎数据预处理模块 |
| 5.3.3 索引模块 |
| 5.3.4 检索模块 |
| 5.3.5 用户建模模块 |
| 5.3.6 个性化排序模块 |
| 5.4 用户交互模块 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 下一步的展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）Web2.0环境下搜索引擎的个性化服务及其模式研究（论文提纲范文）
| 1 Web2.0环境下几种支持搜索引擎个性化服务的方式 |
| 1.1 RSS |
| 1.2 Blog和微博 |
| 1.3 Tag和BookMark |
| 1.4 SNS |
| 2 Web2.0环境下的搜索引擎个性化服务 |
| 2.1 搜索引擎的个性化服务内容分类 |
| 2.2 搜索引擎的个性化服务技术支持 |
| 2.2.1 个性化信息检索服务的技术 |
| 2.2.2 个性化信息组织服务的技术 |
| 2.2.3 个性化信息推送服务的技术 |
| 2.2.4 个性化信息存储服务的技术 |
| 2.3 搜索引擎的个性化服务专题资源 |
| 2.4 搜索引擎的个性化服务功能实现 |
| 3 Web2.0环境下搜索引擎的个性化服务模式 |
| 3.1 个性化首页集成模式 |
| 3.1.1 个性化首页集成模式的体系结构 |
| 3.1.2 个性化首页集成模式的主要功能 |
| 3.1.3 百度——“我的个性化首页” |
| 3.2 工具条嵌入模式 |
| 3.2.1 工具条嵌入模式的组成 |
| 3.2.2 工具条嵌入模式的特点 |
| 3.2.3 Google Toolbar |
| 3.3 浏览器辅助模式 |
| 3.3.1 浏览器辅助模式的架构 |
| 3.3.2 浏览器辅助模式的优势 |
| 3.3.3 搜狗浏览器 |
| 4 Web2.0环境下搜索引擎的个性化服务及其模式的发展方向 |
（5）油田信息搜索引擎个性化排序方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 创新点摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 个性化服务 |
| 1.2.2 搜索引擎及排序技术 |
| 1.2.3 油田企业信息搜索 |
| 1.3 研究目的及意义 |
| 1.4 论文研究内容与组织结构 |
| 1.4.1 论文研究内容 |
| 1.4.2 论文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 面向个性化排序的油田信息搜索引擎架构 |
| 2.1 油田搜索引擎工作原理 |
| 2.2 个性化处理技术 |
| 2.2.1 用户兴趣模型 |
| 2.2.2 查询优化扩展 |
| 2.2.3 个性化排序 |
| 2.2.4 历史浏览熵 |
| 2.3 面向个性化排序的油田信息搜索体系架构 |
| 2.3.1 油田信息资源及类型 |
| 2.3.2 体系架构设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 用户兴趣模型 |
| 3.1 用户兴趣模型定义及表示方法 |
| 3.2 用户兴趣建模技术 |
| 3.3 用户兴趣获取 |
| 3.3.1 用户兴趣获取来源和方法 |
| 3.3.2 基于搜索历史的兴趣提取 |
| 3.3.3 基于浏览结果的兴趣提取 |
| 3.3.4 用户兴趣信息预处理 |
| 3.4 用户兴趣建模 |
| 3.4.1 初始用户兴趣模型 |
| 3.4.2 改进的 TF-IDF 算法 |
| 3.4.3 用户兴趣模型创建流程 |
| 3.5 用户兴趣模型的更新 |
| 3.5.1 基于浏览行为的结果反馈度 |
| 3.5.2 用户兴趣模型更新流程 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于用户兴趣模型的查询优化与排序 |
| 4.1 查询优化 |
| 4.1.1 基于用户兴趣模型的查询优化 |
| 4.1.2 查询优化扩展工作流程 |
| 4.2 通用排序算法研究和借鉴 |
| 4.2.1 通用排序算法研究 |
| 4.2.2 排序算法的对比研究 |
| 4.3 油田信息搜索个性化排序方法 |
| 4.3.1 基于用户兴趣的排序算法 |
| 4.3.2 油田多类型结果排序分析 |
| 4.3.3 个性化排序方法及流程 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 面向个性化排序的油田信息搜索引擎 |
| 5.1 系统环境 |
| 5.2 系统设计 |
| 5.2.1 系统总体工作流程 |
| 5.2.2 功能接口设计 |
| 5.2.3 系统数据库设计 |
| 5.3 系统实现与功能展示 |
| 5.3.1 用户查询界面 |
| 5.3.2 查询优化实现 |
| 5.3.3 个性化排序结果 |
| 5.4 系统查询性能评价 |
| 5.4.1 查询效果性能指标 |
| 5.4.2 查询优化效果 |
| 5.4.3 系统性能分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 发表文章目录 |
| 致谢 |
| 详细摘要 |
（6）Web2.0环境下搜索引擎的个性化服务模式研究（论文提纲范文）
| 1 搜索引擎的个性化服务内容 |
| 2 Web 2.0环境下搜索引擎的个性化服务方式 |
| 2.1 RSS |
| 2.2 blog和微博 |
| 2.3 tag和bookmark |
| 2.4 SNS |
| 3 Web 2.0环境下搜索引擎的个性化服务模式 |
| 3.1 个性化首页集成模式 |
| 3.1.1 个性化首页集成模式的体系结构 |
| 3.1.2 个性化首页集成模式的主要功能 |
| 3.1.3 百度之“我的个性化首页”案例 |
| 3.2 工具条嵌入模式 |
| 3.2.1 工具条嵌入模式的组成 |
| 3.2.2 工具条嵌入模式的特点 |
| 3.2.3 Google Toolbar |
| 3.3 浏览器辅助模式 |
| 3.3.1 浏览器辅助模式的架构 |
| 3.3.2 浏览器辅助模式的优势 |
| 3.3.3 搜狗浏览器 |
| 4 Web 2.0环境下搜索引擎的个性化服务模式的发展方向 |
（7）基于物化视图增量维护的企业垂直搜索优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 搜索引擎的研究与发展现状 |
| 1.2.2 垂直搜索的研究与发展现状 |
| 1.2.3 企业垂直搜索引擎研究现状 |
| 1.2.4 视图增量维护研究现状 |
| 1.3 研究内容、方法和创新点 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 创新点 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 企业垂直搜索相关理论与核心技术 |
| 2.1 垂直搜索引擎 |
| 2.1.1 垂直搜索概述 |
| 2.1.2 垂直搜索与传统搜索的比较分析 |
| 2.1.3 垂直搜索的体系结构 |
| 2.2 数据仓库 |
| 2.2.1 数据仓库的定义和特点 |
| 2.2.2 数据仓库的体系结构 |
| 2.2.3 数据仓库的数据组织 |
| 2.3 元数据 |
| 2.3.1 元数据定义 |
| 2.3.2 元数据作用 |
| 2.3.3 元数据驱动 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 物化视图增量维护改进优化算法 |
| 3.1 物化视图 |
| 3.1.1 物化视图 |
| 3.1.2 物化视图相关维护工作 |
| 3.1.3 物化视图维护策略 |
| 3.2 物化视图增量维护 |
| 3.2.1 视图相关定义假设 |
| 3.2.2 视图增量维护的一般计算方式 |
| 3.2.3 物化视图增量维护方法及算法实现 |
| 3.3 基于语义约束的视图增量维护算法优化 |
| 3.3.1 语义约束的相关定义 |
| 3.3.2 基于语义约束的视图增量维护优化改进 |
| 3.3.3 对于改进优化工作的算法描述 |
| 3.3.4 改进算法的性能分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于主题元的个性化搜索优化 |
| 4.1 企业垂直搜索个性化服务的动因分析 |
| 4.2 个性化搜索的主要技术与方法 |
| 4.3 基于元数据的搜索表达层实现 |
| 4.3.1 元数据在数据仓库的应用 |
| 4.3.2 基于元数据驱动的表达层架构设置 |
| 4.4 基于主题元搜索的查询结果排序陈列 |
| 4.4.1 元搜索相关概述 |
| 4.4.2 基于主题元搜索的整合算法 |
| 4.4.3 基于整合算法思想建立二级视图 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于视图维护的企业垂直搜索系统优化实现 |
| 5.1 企业垂直搜索引擎搜索效率的提升 |
| 5.1.1 基于语义约束改进算法的垂直搜索架构优化 |
| 5.1.2 基于语义约束物化视图增量维护实现 |
| 5.2 企业垂直搜索引擎个性化服务的实现 |
| 5.2.1 个性化服务的主动定制 |
| 5.2.2 个性化服务的被动适应 |
| 5.3 基于视图维护的企业垂直搜索优化 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 实例应用 |
| 6.1 物资管理业务系统介绍 |
| 6.2 物资管理系统业务层数据模型 |
| 6.3 物化视图构建与性能分析 |
| 6.3.1 物化视图构建 |
| 6.3.2 物化视图增量维护 |
| 6.3.3 性能评价分析 |
| 6.4 结果呈现驱动 |
| 6.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 论文总结 |
| 论文展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 |
| 致谢 |
| 详细摘要 |
（8）搜索引擎个性化信息服务探讨（论文提纲范文）
| 1 搜索引擎个性化信息服务概述 |
| 1.1 个性化信息服务 |
| 1.2 搜索引擎的优势与劣势 |
| 1.3 搜索引擎个性化信息服务现状 |
| 1.3.1 国内论文期刊网站中有关搜索引擎个性化论文数目与内容统计 |
| 1.3.2 现有搜索引擎个性化信息服务实例 |
| 2 搜索引擎个性化信息服务的基本架构 |
| 2.1 个性化信息服务工作模块 |
| 2.2 搜索引擎个性化信息服务工作模块 |
| 3 搜索引擎个性化信息服务的层次 |
| (1) 个性化定制。 |
| (2) 个性化推荐。 |
| (3) 决策支持服务。 |
| 4 搜索引擎个性化信息服务的潜在问题 |
| (1) 硬件要求。 |
| (2) 技术要求。 |
| (3) 用户隐私。 |
| (4) 效果评测。 |
| (5) 用户信任。 |
（9）元搜索引擎的个性化技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 搜索引擎的研究现状及存在的不足 |
| 1.4 个性化元搜索引擎的提出 |
| 1.5 本文的研究内容和组织结构 |
| 第2章 元搜索引擎概述 |
| 2.1 元搜索引擎 |
| 2.1.1 元搜索引擎简介 |
| 2.1.2 元搜索引擎的工作原理和体系结构 |
| 2.1.3 元搜索引擎的分类及特点 |
| 2.1.4 元搜索引擎发展趋势 |
| 2.2 个性化元搜索引擎 |
| 2.2.1 个性化元搜索引擎简介 |
| 2.2.2 个性化元搜索引擎的框架 |
| 2.2.3 个性化信息检索服务的特征和意义 |
| 2.2.4 个性化信息检索研究的方向 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于用户行为的兴趣特征建模 |
| 3.1 用户兴趣模型关键技术 |
| 3.1.1 用户建模分类 |
| 3.1.2 用户兴趣特征模型分析 |
| 3.2 用户页面权重的表达 |
| 3.2.1 根据滞留在网页中的有效时间 |
| 3.2.2 根据超链接点击情况 |
| 3.2.3 根据页面点击情况 |
| 3.2.4 根据行为分析结合内容分析 |
| 3.3 用户兴趣建模技术 |
| 3.3.1 用户兴趣模型的建立 |
| 3.3.2 用户兴趣模型实验验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于兴趣特征的Web 用户聚类 |
| 4.1 聚类算法简介 |
| 4.1.1 聚类的概念 |
| 4.1.2 聚类算法分类 |
| 4.2 Web 聚类相关概念的提出 |
| 4.3 基于用户兴趣的Web 聚类算法 |
| 4.3.1 算法的描述 |
| 4.3.2 算法具体实现步骤 |
| 4.3.3 算法应用举例 |
| 4.4 Web 用户聚类算法对网页推荐的影响 |
| 4.5 实验分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于Web 用户聚类的个性化推荐 |
| 5.1 传统的推荐技术简介 |
| 5.1.1 协同过滤推荐技术 |
| 5.1.2 基于内容过滤的推荐技术 |
| 5.1.3 基于规则的推荐技术 |
| 5.2 推荐系统的研究方向和研究内容 |
| 5.3 推荐技术的评价指标 |
| 5.3.1 相对查全率和查准率 |
| 5.3.2 用户满意度 |
| 5.4 基于Web 用户聚类的个性化推荐技术 |
| 5.4.1 基于Web 用户聚类推荐系统的功能流程 |
| 5.4.2 应用举例 |
| 5.5 实验分析及结果 |
| 5.5.1 推荐内容质量评估 |
| 5.5.2 推荐时间消耗评估 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）基于点击数据分析的个性化搜索引擎研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 个性化搜索相关研究综述 |
| 1.2.1 现代搜索引擎发展历史及趋势 |
| 1.2.2 个性化搜索的定义 |
| 1.2.3 个性化搜索技术研究现状 |
| 1.3 课题的研究意义 |
| 1.4 本文的主要研究内容和组织结构 |
| 1.4.1 本文的主要研究内容 |
| 1.4.2 本文的组织结构 |
| 第二章 个性化搜索相关技术研究 |
| 2.1 搜索引擎对“相关”的理解 |
| 2.1.1 传统搜索引擎理解的“相关” |
| 2.1.2 个性化搜索引擎理解的“相关” |
| 2.2 相关反馈技术 |
| 2.2.1 搜索引擎引入相关反馈的原因 |
| 2.2.2 相关反馈的定义 |
| 2.2.3 相关反馈的分类 |
| 2.3 隐式相关反馈技术 |
| 2.3.1 用户行为作为相关反馈 |
| 2.3.2 用户点击数据作为相关反馈 |
| 2.4 协同过滤技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 系统的反馈信息提取策略及个性化排序方法 |
| 3.1 点击数据的获取及表示 |
| 3.1.1 点击数据获取 |
| 3.1.2 点击数据的逻辑表示 |
| 3.2 相关反馈信息提取策略 |
| 3.2.1 思想来源 |
| 3.2.2 基于点击数据分析的反馈策略 |
| 3.3 个性化排序算法 |
| 3.3.1 PageRank 算法简介 |
| 3.3.2 基于相关反馈的个性化PageRank 算法 |
| 3.3.3 影响网页排列次序的因素 |
| 3.3.4 个性化排序方法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 原型系统的设计与实现 |
| 4.1 系统整体结构设计 |
| 4.2 分模块设计 |
| 4.2.1 爬虫模块 |
| 4.2.2 网页分析模块 |
| 4.2.3 索引建立及搜索模块 |
| 4.2.4 基于点击数据分析的反馈信息提取模块 |
| 4.2.5 基于相关反馈的个性化重排序模块 |
| 4.2.6 用户接口模块 |
| 4.3 数据结构及分析过程 |
| 4.3.1 数据库表设计 |
| 4.3.2 数据分析过程 |
| 4.4 系统实现 |
| 4.5 系统测试 |
| 4.6 系统评价 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 基于用户聚类的改进方案 |
| 5.1 聚类技术的引入 |
| 5.2 改进的系统结构设计 |
| 5.3 基于兴趣聚类的用户分组方法 |
| 5.3.1 用户兴趣的形式化表示 |
| 5.3.2 兴趣相似性度量 |
| 5.3.3 兴趣聚类 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结束语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
| 作者在学期间参加的科研工作 |
四、一种实现搜索引擎个性化服务的方法（论文参考文献）
- [1]基于Elasticsearch的垂直搜索推荐系统研究[D]. 刘泽恩. 湖北大学, 2021(01)
- [2]基于整子多智能体的社会化搜索引擎模型及关键技术[D]. 王梅嘉. 西安电子科技大学, 2020(02)
- [3]面向社会化网络的个性化搜索引擎研究与实现[D]. 武文骁. 西安电子科技大学, 2017(07)
- [4]Web2.0环境下搜索引擎的个性化服务及其模式研究[J]. 李晨,邹小筑. 情报科学, 2015(03)
- [5]油田信息搜索引擎个性化排序方法研究[D]. 张璇. 东北石油大学, 2013(12)
- [6]Web2.0环境下搜索引擎的个性化服务模式研究[J]. 李晨,邹小筑. 图书情报工作, 2013(S1)
- [7]基于物化视图增量维护的企业垂直搜索优化研究[D]. 王前进. 江苏科技大学, 2013(08)
- [8]搜索引擎个性化信息服务探讨[J]. 王知津,马晓瑜. 图书馆, 2013(01)
- [9]元搜索引擎的个性化技术研究[D]. 李亚. 燕山大学, 2011(10)
- [10]基于点击数据分析的个性化搜索引擎研究[D]. 蔺继国. 国防科学技术大学, 2010(02)
标签：搜索引擎论文; 个性化服务论文; 个性化推荐系统论文; 垂直搜索论文; 搜索引擎基本工作原理论文;