基于服务器端的个性化元搜索引擎的研究与设计

摘要

本文对基于服务器端的个性化元搜索引擎进行了研究与设计。文章分析了独立搜索引擎结构及功能，探讨了其存在的问题及解决方案，介绍了元搜索引擎的涵义、特征及其体系结构、实现原理，阐述了元搜索引擎实现的主要技术，并选取几个典型的元搜索引擎进行比较，在此基础上讨论元搜索引擎所面临的问题，提出发展个性化元搜索引擎的必要性；深入地分析了个性化搜索的特点，研究了用户模型及基于用户模型的学习方法，设计了一个基于服务器端的个性化元搜索引擎系统；对实现基于服务器端的个性化元搜索引擎的关键技术进行了研究，提出了基于个人兴趣的搜索结果过滤算法和个性化服务的搜索引擎页面排序算法等；结合实际实现一个实验系统，与现有元搜索引擎系统进行了对比分析，指出了个性化元搜索引擎研究的意义。

目录

文摘

英文文摘

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第一章引言

1.1课题背景

1.2本课题研究的目的及意义

1.3论文的研究内容

1.4论文的结构

第二章搜索引擎与元搜索引擎

2.1搜索引擎

2.1.1搜索引擎概述

2.1.2搜索引擎的分类

2.1.3搜索引擎的现状

2.1.4搜索引擎的研究方向

2.2元搜索引擎

2.2.1元搜索引擎概述

2.2.2元搜索引擎的主要技术

2.2.3元搜索引擎的分类

2.2.4元搜索引擎的评价指标

2.2.5存在的问题及相应的解决办法

第三章用户模型及其建立

3.1用户模型

3.1.1用户模型概述

3.1.2用户模型的作用

3.2基于用户模型的学习方法

3.2.1基于用户模型的学习过程

3.2.2基于用户模型的学习方法

3.2.3学习用户的信息来源

3.2.4基于用户模型的学习模式的优点

3.3用户模型的建立

第四章 基于服务器端的个性化元搜索引擎的设计

4.1个性化搜索服务

4.2基于服务器端的元搜索引擎的个性化信息处理方法

4.3个性化元搜索引擎的系统结构

4.4系统实现的关键技术

4.4.1用户兴趣模型

4.4.2用户兴趣库的动态存储模型

4.5系统实现个性化的主要算法

4.5.1用户兴趣生成算法

4.5.2兴趣更新算法

4.5.3共同兴趣抽取算法

4.5.4基于个人兴趣的搜索结果过滤算法

4.5.5个性化服务的搜索引擎页面排序算法

4.6系统的性能评价

第五章实验系统的实现与分析

5.1实验系统的运行环境

5.2个性化元搜索引擎的数据结构

5.3具体实现过程

5.4实验结果

5.5实验分析

第六章总结与展望

6.1工作总结

6.2进一步的工作

参考文献

攻读学位期间本人公开发表的论文

致谢