搜索引擎优化毕业论文(文本聚类聚类算法：关注用户的个性化服务，研究用户真实意图)

　　搜索引擎优化毕业论文(文本聚类聚类算法：关注用户的个性化服务，研究用户真实意图)

　　摘要：随着互联网的普及，人们进入了综合电子商务时代。服装、书籍、电子产品、家用电器，甚至食品都开始出现在互联网上。面对网络上出现的琳琅满目的商品，如何让自己的产品脱颖而出，如何让用户选择最合适的商品，成为商家的必争之地。也就是说，在这样的背景下，不仅要提升自身产品的质量，还要关注用户的个性化服务，研究用户的真实意图，为用户获取更精准的搜索结果。随着互联网的广泛应用，搜索已经成为人们生活中不可或缺的行为。搜索引擎也从百度、谷歌搜索等传统搜索引擎转变为基于B2B、B2C、C2C环境的更广泛的搜索应用。为了更好地实现用户搜索，学者们开始从文本聚类的角度对搜索结果进行处理。本文不仅关注如何通过文本聚类获得良好的用户体验，而且将发展的前提放在当前信息的快速发展上。电子商务已经走进了人们的视野。本文在介绍了当前搜索引擎聚类和文本聚类算法的不足后，为了更好地满足用户的个性化服务，提出了一种KM-BKW聚类算法，并构建原型系统模型，跟踪用户浏览行为，分析用户感知。兴趣信息，再通过聚类算法返回搜索引擎界面，让用户获得全新的体验。文章的主要研究内容如下： 第一部分通过查阅大量文献介绍了搜索引擎聚类的起源和发展，对搜索引擎聚类进行了分类，并讨论了当前搜索引擎聚类存在的不足。总结和解释。第二部分详细介绍了文本聚类的理论知识。第三部分介绍了搜索引擎的信息处理方法。第四部分总结了互联网下搜索引擎的应用特点分析，并创新提出KM-BKW聚类算法技术。第五部分构建基于KM-BKW聚类算法的原型模型系统，应用KM-BKW算法对数据进行处理，关注用户的个性化服务，获得准确的实验结果。第六部分对全文进行回顾，发现不足，展望未来搜索引擎结果聚类的发展趋势。