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传统信息检索技术不能很好地满足不同兴趣、不同背景和不同时期用户的查询请求.个性化网络搜索辅助系统WebSifter通过提取用户相关信息对网络搜索结果进行综合、过滤和排序来克服这个问题.系统包括信息采集、行为分析、兴趣集生成、结果生成等模块;利用显性和隐性相结合的方法采集用户兴趣,用线性回归模型分析用户行为;提出了用户兴趣集的多级资源描述模型.它能够动态地抽取用户行为与用户兴趣的关系,并且通过多级资源描述有效地利用用户过去和当前的兴趣来处理搜索结果.
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