個(gè)性化智能元搜索引擎模型研究.pdf

1、本文試圖通過(guò)設(shè)計(jì)一個(gè)個(gè)性化智能元搜索引擎模型來(lái)改善傳統(tǒng)元搜索引擎所面臨的不足。個(gè)性化是指模型可以針對(duì)不同的用戶建立不同的用戶興趣模型，采用興趣模型將查詢定位到用戶興趣領(lǐng)域中并擴(kuò)展用戶查詢，能更清晰、準(zhǔn)確的表達(dá)用戶查詢；通過(guò)用戶興趣模型來(lái)過(guò)濾和篩選搜索結(jié)果，使結(jié)果的返回更有針對(duì)性。智能是指成員搜索引擎的選擇，可以根據(jù)成員搜索引擎以往性能表現(xiàn)動(dòng)態(tài)的決定每次的調(diào)度策略，選出那些可能對(duì)某個(gè)特定的領(lǐng)域有良好檢索效果的子引擎來(lái)參與最終的搜索任務(wù)。主

2、要研究?jī)?nèi)容如下： 1.基于Ontology技術(shù)的用戶興趣模型構(gòu)建。 用戶興趣模型的構(gòu)建對(duì)元搜索引擎的性能表現(xiàn)起著至關(guān)重要的作用，本論文研究了現(xiàn)有用戶興趣模型的構(gòu)建方法，元搜索引擎中采用的興趣模型大多使用傳統(tǒng)的詞頻法來(lái)衡量某個(gè)用戶的興趣，用二元組(興趣詞條，興趣權(quán)重)或三元組(興趣詞條，興趣權(quán)重，詞條新鮮度)表示，主要通過(guò)從用戶訪問(wèn)記錄中抽取部分主題詞作為用戶感興趣的詞條，同時(shí)計(jì)算其出現(xiàn)的概率表達(dá)用戶對(duì)該詞條的感興趣程度，

3、即：興趣權(quán)重。但單使用詞條作為用戶感興趣的模型可能會(huì)出現(xiàn)用戶的興趣領(lǐng)域相當(dāng)分散，使用該分散的興趣模型指導(dǎo)用戶查詢的針對(duì)性不強(qiáng)；同時(shí)用該分散的用戶興趣模型過(guò)濾出的結(jié)果可能仍然存在不少不相關(guān)結(jié)果。為使用戶模型能比較集中的反映用戶對(duì)某領(lǐng)域的興趣，本文提出用領(lǐng)域Ontology來(lái)表示用戶興趣，建立的模型包括用戶感興趣的領(lǐng)域以及反映對(duì)該領(lǐng)域感興趣程度的主題詞。建立好基于領(lǐng)域Ontology的用戶興趣模型后，用戶的查詢請(qǐng)求可與主題詞相匹配，映射到最

4、相關(guān)的領(lǐng)域主題中，使得用戶的興趣范圍更明確。 2.成員搜索引擎的調(diào)度策略。 首先研究了現(xiàn)有的幾種基于定性、基于定量、基于學(xué)習(xí)法的成員引擎(也稱成員數(shù)據(jù)庫(kù))調(diào)度策略，基于定性、定量的調(diào)度策略需要成員搜索引擎的數(shù)據(jù)庫(kù)描述信息，但很多成員搜索引擎不愿意提供其搜索引擎的設(shè)計(jì)信息和統(tǒng)計(jì)信息。如果沒(méi)有足夠的數(shù)據(jù)庫(kù)描述信息，成員搜索引擎關(guān)于給定查詢的有用性估計(jì)可能不能準(zhǔn)確得到，使得基于定性和定量法的成員搜索引擎調(diào)度策略變成空中樓閣，無(wú)

5、法計(jì)算出與查詢的相關(guān)性?；诂F(xiàn)階段元搜索引擎還難以得到足夠數(shù)據(jù)庫(kù)描述信息發(fā)展的情況，本模型采用基于學(xué)習(xí)的方法。 依據(jù)領(lǐng)域Ontology的劃分情況對(duì)Internet中的信息進(jìn)行領(lǐng)域的劃分，從領(lǐng)域Ontology中選取主題詞作為該子類的代表性的詞和術(shù)語(yǔ)。對(duì)于每一個(gè)類別代表不同類別信息的訓(xùn)練查詢將用來(lái)做靜態(tài)學(xué)習(xí)，判斷成員搜索引擎對(duì)該類別的查詢效率。訓(xùn)練結(jié)束后每個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)于每個(gè)類別都有一個(gè)初始信任因子。模型開(kāi)始運(yùn)行階段采用初始信任因子

6、作為調(diào)度依據(jù)，隨著模型的運(yùn)行，動(dòng)態(tài)的建立成員引擎的權(quán)值向量和相關(guān)術(shù)語(yǔ)集，用于表示查詢?cè)~對(duì)于該數(shù)據(jù)庫(kù)的權(quán)值向量以及查詢?cè)~的相關(guān)術(shù)語(yǔ)。權(quán)值向量和相關(guān)術(shù)語(yǔ)集積累到一定程度時(shí)采用信任因子和權(quán)值向量?jī)蓚€(gè)指標(biāo)共同來(lái)調(diào)度成員搜索引擎，在信任因子排序的基礎(chǔ)上再以權(quán)值向量作為依據(jù)確定成員搜索引擎的調(diào)度策略。 3.基于聚類的元搜索引擎結(jié)果融合策略。 元搜索引擎的結(jié)果融合相當(dāng)重要，通過(guò)融合將多個(gè)搜索引擎的結(jié)果整合，恰當(dāng)?shù)娜诤喜呗阅苁苟鄠€(gè)引擎中

7、用戶感興趣的信息統(tǒng)一排列在前列。 對(duì)現(xiàn)有元搜索引擎文本選擇和結(jié)果合并方法的研究分析發(fā)現(xiàn)與用戶最相關(guān)的查詢結(jié)果不一定排列在前面，若文本選擇采用直接從成員引擎結(jié)果提取前面的結(jié)果來(lái)融合，可能會(huì)丟失不少排在后面的有用信息，同時(shí)對(duì)結(jié)果的合并排列也產(chǎn)生影響；元搜索引擎的目標(biāo)是將最相關(guān)的文檔盡可能的排列到前面，而現(xiàn)有的結(jié)果排序法大都不能很好地將用戶感興趣的結(jié)果聚集成類集中放到一起，而要用戶一一到眾多的結(jié)果中尋找，基于此，本文的結(jié)果融合采用如下