基于PLSA的个性化Web信息检索系统

摘要

分析了用户兴趣特点及变化规律,将用户兴趣分为突出兴趣和次要兴趣两类。采用Web浏览内容挖掘和行为分析相结合的方法进行用户建模,对收藏文档采用PLSA(Probabilistic Latent Semantic Analysis)生成用户突出兴趣和潜在兴趣,对用户查询请求进行扩展以提高查全率。通过对查询结果的二次重排提高TOP-X查准率,从而实现了用户个性化的信息检索。