搜索引擎主题模型优化(传统搜索引擎缺乏个性化的局限性:从用户输入关键词而变化)

　　搜索引擎主题模型优化(传统搜索引擎缺乏个性化的局限性:从用户输入关键词而变化)

　　一、背景信息爆炸。目前，人们主要依靠搜索引擎来查找和定位信息。它自动搜索网站，对文档信息进行排序和索引，并建立索引数据库，然后使用搜索引擎进行自动搜索。关键词进行检索，将匹配站点的URL返回给用户，用户选择链接完成信息搜索过程。传统搜索引擎缺乏个性化的局限性： (l) 传统搜索引擎为所有用户提供相同的界面和服务，检索成千上万的结果，需要花费大量的时间和精力才能找到真正有趣的信息；( 2)因个体差异和不同需求，不同的用户通常对同一个搜索请求得到相同的搜索结果，不能体现用户信息需求的个性，即传统搜索引擎提供的服务是面向检索的，而不是面向用户的；(3)用户在不同时期或不同阶段对同一个搜索请求得到相同的搜索结果，对用户不适应；(4)用户使用搜索引擎有一定的，但是由于缺少域知识和搜索引擎查询界面的局限性，无法清晰地表达自己的搜索意图。上述信息检索困难的本质是传统搜索引擎只使用机械的关键词匹配而不是语义和上下文从用户输入 关键词 匹配，

　　用户模型是针对用户个人兴趣建立的模型，也称为个性化模型、用户兴趣模型。用户模型通常被理解为对用户在一定时期内相对稳定的信息需求的描述。作为个性化服务的基础和核心，用户模型的好坏直接关系到个性化服务的好坏。在搜索引擎中的应用可以提高个性化服务的质量。搜索引擎性能。具体来说，它的主要作用是：（1)用户模型有助于判断查询的含义关键词例如，不同的用户对于同一个查询不一定有相同的查询目标关键词，由用户兴趣决定，例如“苹果”、“番茄炒蛋”（< @2)用户兴趣模型可用于查询扩展。当模型与用户查询关键词密切相关时，可以将查询中的模型关键词添加到查询中，形成准确的查询。众所周知，查询关键词越长，用户的信息需求越具体，搜索结果与查询的匹配准确率也越高。(3)用户模型可用于过滤初始查询结果。当搜索引擎返回初始查询结果时，这些结果是基于查询关键词，而不是基于用户兴趣模型。如果这些结果是与用户兴趣模型相比，可以过滤掉部分网页，得到的结果会更准确。二、 个性化搜索引擎概述个性化信息服务是以用户为中心的服务，是指针对不同用户的不同特点和服务内容提供不同的服务策略，一种是信息服务方式的个性化，即根据个人爱好提供服务或特征；二是信息服务内容的个性化，即允许人们从个人职业、兴趣等方面获取信息。

　　搜索引擎 搜索引擎由四部分组成：searcher（抓取网页）、indexer（处理网页并形成索引表）、crawler（提供检索服务）和user interface（界面）。用户的喜好和兴趣被整合到搜索引擎中，使搜索引擎根据用户的意图有目的地进行搜索。个性化搜索引擎架构个性化搜索引擎由通用搜索引擎、查询界面、个性化客户端三部分组成；个性化客户端是最关键的部分，也是区别于一般搜索引擎系统的重要部分，包括查询优化器、字典、用户模型维护和机器自学习等重要模块。个性化搜索引擎涉及的主要技术 智能代理技术 网络数据挖掘 聚类技术 网页识别信息过滤技术三、用户模型 基本原理 用户模型概述 用户模型是为用户个人兴趣而建立的模型，又称个性化模型和用户兴趣模型。用户模型通常被理解为对用户在一定时期内相对稳定的信息需求的描述。获取用户模型信息的方法用户输入搜索引擎的查询关键词；用户维护的书签；用户浏览的页面；用户的浏览行为（包括用户在每个页面停留的时间，以及操作、鼠标和键盘操作，用户浏览页面时的眼球运动和面部表情变化）；服务器日志（可分为代理服务器日志和网站服务器日志）；用户下载和保存的页面和数据一流；用户手动输入的其他信息。

　　用户模型表示 主题表示 采集表示关键词列表向量空间模型表示法基于本体的表示法兴趣表示法加权向量模型类型层次模型加权语义Web模型书签和目录结构四、用户建模方法和技术用户建模方法按更新用户模型的方式分为静态建模方法和动态建模方法；基于模板的用户建模根据建模方法中使用的技术不同分为，基于机器学习的用户建模方法，基于贝叶斯网络的用户建模方法，基于神经网络的用户建模方法，基于逻辑的用户建模方法，用户建模方法基于模糊集等 用户建模技术 用户自定义建模（由用户 自己手动输入或选择） 样本用户建模（浏览的页面和相应的注释成为用户建模的例子） 自动用户建模（根据用户的浏览内容和浏览行为自动构建用户模型） 用户模型的优化和更新是在一定时间内相对稳定，用户的兴趣和信息需求相对稳定，但不是一成不变的。当用户的兴趣和信息需求发生变化时，对现有用户模型的相应变化进行优化和更新。用户主动更新通过机器学习自动更新五、个性化搜索引擎用户建模关键技术Agent智能Agent技术主要解决个性化信息服务中的三个问题：获取用户需求，

　　Agent系统一般由信息搜索、信息过滤、兴趣学习三个子系统组成。用户兴趣挖掘技术 网络挖掘应用于搜索引擎。通过对用户兴趣偏好的研究，可以提高检索结果的组织性，提高查准率和查全率，实现搜索引擎的个性化。机器学习赋予计算机获取新知识和新技能的能力，并能识别和组织现有知识技术，即机器学习技术，它有助于在不断变化的环境中派生新知识，指导应对行为，并在信息中引入机器学习检索技术可以提高处理过程的智能化。机器学习包括机器学习法、实例学习法、类比学习法、集成学习法等。用户反馈技术是利用用户的反馈信息和对检索结果的反馈过程，逐步了解用户的需求，改进用户模型。相关性的概念：指用户的检索需求与检索结果的匹配程度。相关性越大，检查结果越准确。为了提高相关性，系统必须正确理解用户的检索需求。六、个性化搜索引擎用户模型建模实例分析个性化信息检索是指根据用户的兴趣和特征进行检索，并返回与用户需求相关的检索结果。“与传统信息检索系统相比，个性化信息检索检索系统增加了三个模块：学习/更新用户模型、优化查询和优化结果。搜索引擎的个性化技术主要包括两点：建立更能反映用户的用户模型' 兴趣和偏好；模型可以做出适应性改变。建立更能反映用户兴趣和喜好的用户模型；模型可以做出适应性改变。建立更能反映用户兴趣和喜好的用户模型；模型可以做出适应性改变。

　　数字图书馆读者兴趣模型设计作者设计了一个基于资源分类树的读者兴趣模型。读者兴趣模型的建立与优化 根据学科分类建立多层分类树，并在每个节点上设置权重来代表读者。读者对该领域的兴趣程度，每个读者对资源的兴趣程度，都显示在对应的多层资源分类树中。当一个节点的权重被修改时，与它相关的节点的权重也应该随着读者对资源的兴趣而修改。一方面，兴趣方向；另一方面，读者访问资源时的兴趣程度，分类树中对应类别节点的权重和关联节点的权重应该增加，如果分类树中某个节点的资源长时间没有被访问，那么它的权重应该减小。七、个性化搜索引擎用户建模问题用户个性化兴趣模型表达的准确性，特别是如何准确及时地跟踪用户个人兴趣的变化；