基于上下文的個性化信息檢索技術(shù)研究.pdf

1、搜索引擎是互聯(lián)網(wǎng)用戶最常用的信息查詢工具。目前主流的搜索引擎并沒有明確區(qū)分不同用戶的查詢意圖，而不同用戶即使輸入相同的查詢詞，其查詢需求也是有差別的。個性化信息檢索技術(shù)就是針對以上問題提出的。個性化信息檢索通過收集和分析個人信息和查詢的上下文，而不是僅僅依靠檢索詞來判斷用戶的真實需求，因而能夠根據(jù)用戶的不同需求而返回個性化的檢索結(jié)果以提高檢索精度 本文在對個性化信息檢索相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了較為全面、深入的分析基礎(chǔ)上，分別研究短期上下文

2、和長期上下文的個性化信息，以及如何根據(jù)基于上下文的個性化信息進(jìn)行個性化模型建模，從而改善信息檢索系統(tǒng)查詢性能。最后搭建了一個基于上下文的個性化檢索原型系統(tǒng)。 在研究短期上下文的個性化信息方面，為了改善信息檢索系統(tǒng)對Ad hoc請求只針對查詢詞的缺點，首先給出了基于上下文的個性化檢索的形式化描述，其次設(shè)計了短期上下文的個性化檢索算法。該算法以單元統(tǒng)計語言模型為基礎(chǔ)，結(jié)合隱性相關(guān)反饋技術(shù)，克服了用戶Ad hoc請求時僅依靠單獨查詢詞

3、的局限性。通過實驗證明該算法使查詢精度平均提高50％。 在研究長期上下文的個性化信息方面，為了克服在傳統(tǒng)信息檢索系統(tǒng)中，無法根據(jù)個人長期行為特點進(jìn)行響應(yīng)的缺點，本文以北大網(wǎng)絡(luò)中心對天網(wǎng)搜索引擎的用戶行為分析為基礎(chǔ)，設(shè)計了長期上下文的個性化檢索算法。該算法通過分析用戶行為日志，建立起長期個性化模型，對當(dāng)前查詢起到改善作用。通過實驗證明了該方法的有效性和較好的抗噪聲性。 本文設(shè)計并實現(xiàn)了一個基于火狐瀏覽器的個性化檢索系統(tǒng)。該