智能Web信息检索相关研究

摘要

本文介绍了近期在Web信息检索领域所进行的研究工作.首先,在自适应文本信息过滤研究中,采用了基于多次反馈的增量学习机制来构造过滤模型,并在模型自适应学习过程中引入特征衰减等调节因素.相应的试验系统在相关的国际比赛中取得了良好的成绩.另一方面,针对搜索引擎中用户查询结果存在的兴趣倾向性问题,进行了潜在兴趣点的主动检测研究,通过用户的初次查询结果自动分析用户可能的兴趣点,并进行查询优化,从而进一步提高了查询结果的用户满意度.