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摘要：随着网络的迅速发展、用户基数的不断增加，网络所蕴含的信息量变得异常巨大，网络搜索引擎作为信息检索的媒介和工具在互联网中扮演着重要角色，如何更高效为用户提供用户需要的内容一直是搜索引擎研究的一个重要方向。传统的搜索引擎大多都建立在用户长时兴趣模型上：通过用户建立的个人账号，对账号进行长时间地追踪，以此来确定用户的偏好。这种长时模型需要用户的大量访问数据，收集时间长，使得搜索效率较低，同时大量的用户数据也存在着泄露这一隐患。本课题的主要目标是研究实现一个基于短时兴趣模型的信息搜索系统，设计的短时模型无需用户注册账号，只借助用户短期内搜索、浏览的少量记录，构建出一个短时兴趣网络，参考语义词典，与多用户兴趣网络进行交互分析，最终实现在少量的用户数据基础上，定位用户的偏好。经过测试，短时兴趣模型基本达到预想效果，提高了系统搜索效率且巧妙地避免了用户隐私泄露问题，搭载后的系统运行稳定高效。70616
毕业论文关键词：信息搜索；短时兴趣模型；短时兴趣网络；语义词典；多用户协同
Research and Implementation of the Information Retrieval System Based on the Short-term Interest Model
Abstract: With the rapid development of the network and the increasing amounts of the user, information contained in the network becomes extremely large. The network search engine plays an important role in the Internet as the media and tools of information retrieval. How to provide users with the search result effectively has been an important research direction of search engine. Most of the traditional search engines are built on the long-term interest model. This model determines the user’s preferences by track user’s personal account for a long time. It requires a large number of data about users’ access history and a long collection time. Therefore the model makes the low efficiency of search system. Also, a large number of user data is a hidden danger. The main goal of this project is to study a short-term interest model based on the information search system. The short-term model we designed doesn’t need user to register account. It only refers to the search in a short time, semantic dictionary and multi-user interest network as interactive analysis, and ultimately to achieve user’s preferences based on a small amount of user data. After testing, short-term interest model improves the efficiency of the system search and avoids the user privacy disclosure.
Keywords: Information Retrieval; Short-term interest model; Short-term interest network; Semantic dictionary; multi-user collaboration
目 录
目 录 ii
1 绪论 1
1.1 课题研究目的和意义 1
1.3 论文结构 2
2 需求分析 3
2.1 概述 3
2.2 系统功能需求 3
2.2.1 构建短时兴趣网络 3
2.2.2 短时兴趣网络优化 3
2.2.3 兴趣扩展 3
2.2.4
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