基于用戶行為分析的核能領(lǐng)域垂直檢索系統(tǒng)研究

【摘要】：中國(guó)核網(wǎng)具有資訊及時(shí)、信息全面的特點(diǎn)。如何從雜亂無(wú)章的龐大數(shù)據(jù)和強(qiáng)干擾的信息中搜索出有價(jià)值的核能信息,這對(duì)人類的智能信息處理能力提出了挑戰(zhàn)。由于網(wǎng)絡(luò)資源的復(fù)雜性,通用搜索引擎已經(jīng)不能滿足用戶信息檢索的準(zhǔn)確性需要。為了更及時(shí)、更精準(zhǔn)地獲取核能信息與核能數(shù)據(jù),為中國(guó)核網(wǎng)高效及時(shí)提供精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)素材,保證這一核能領(lǐng)域門戶網(wǎng)站的數(shù)據(jù)及時(shí)性、精確性、全面性。本文針對(duì)核能領(lǐng)域海量數(shù)據(jù)的高效獲取、深度分類和信息檢索開(kāi)展研究。本文首先研究了針對(duì)核能領(lǐng)域?qū)Ｓ脭?shù)據(jù)的主題爬蟲,實(shí)現(xiàn)了對(duì)核能主流數(shù)據(jù)的抓取、去噪。其次,基于支持向量機(jī)(Support Vector Machine)技術(shù)和IKAnalyzer分詞技術(shù)對(duì)已爬取的海量數(shù)據(jù)按照中國(guó)核網(wǎng)的頻道進(jìn)行分類。最后,針對(duì)中國(guó)核網(wǎng)用戶來(lái)源、搜索行為具有較為明顯的聚類特性,對(duì)Lucene框架的檢索排序算法進(jìn)行改進(jìn),提出一種基于用戶行為分析的檢索排序算法,該算法很大程度上提高了搜索引擎的查詢效率,為中國(guó)核網(wǎng)提供更有效、更精確的核能信息。相似度評(píng)分算法是全文信息檢索的核心步驟,能夠高效的對(duì)返回結(jié)果進(jìn)行展示。本文對(duì)Lucene內(nèi)部相似度評(píng)分算法進(jìn)行研究之后,針對(duì)Lucene內(nèi)部相似度排序算法僅考慮查詢?cè)~出現(xiàn)頻率而未考慮潛在用戶心理這一問(wèn)題,本文實(shí)現(xiàn)了面向核能領(lǐng)域的垂直檢索系統(tǒng),該系統(tǒng)基于改進(jìn)的相似度評(píng)分算法,并且能夠通過(guò)對(duì)用戶最近一段時(shí)間內(nèi)的檢索與點(diǎn)擊行為進(jìn)行分析,獲取一組用戶偏好關(guān)鍵詞,對(duì)查詢?cè)~與偏好關(guān)鍵詞進(jìn)行組合評(píng)分。論文實(shí)驗(yàn)表明,該系統(tǒng)能夠高效獲取核能領(lǐng)域信息,并在保證正確率的情況下對(duì)信息進(jìn)行分類,有效節(jié)約人力資源。通過(guò)對(duì)爬取的數(shù)據(jù)索引并驗(yàn)證其檢索性能,可知改進(jìn)相似度評(píng)分算法對(duì)檢索時(shí)間延長(zhǎng)30-40ms,卻在在大眾用戶接受時(shí)間內(nèi),但該算法對(duì)搜索結(jié)果質(zhì)量有一定提高。 【關(guān)鍵詞】：用戶行為分析 相似度評(píng)分算法 支持向量機(jī) 信息檢索系統(tǒng)
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.3
【目錄】：

• 致謝7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-14
• 第一章 緒論14-19
• 1.1 研究背景14-15
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-17
• 1.3 論文主要研究?jī)?nèi)容17-18
• 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)18-19
• 第二章 信息檢索系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)19-29
• 2.1 信息檢索系統(tǒng)概述19-24
• 2.1.1 信息檢索模型19-20
• 2.1.2 倒排索引表20-22
• 2.1.3 全文檢索22-24
• 2.2 網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)24
• 2.3 中文分詞技術(shù)24-25
• 2.4 文本相似度計(jì)算方法25-26
• 2.5 系統(tǒng)流程26-27
• 2.6 本章小結(jié)27-29
• 第三章 面向中國(guó)核網(wǎng)的數(shù)據(jù)爬取和文本分類29-44
• 3.1 核能領(lǐng)域數(shù)據(jù)獲取與處理30-31
• 3.1.1 數(shù)據(jù)獲取30-31
• 3.1.2 數(shù)據(jù)處理31
• 3.2 支持向量機(jī)理論31-36
• 3.2.1 文本分類32
• 3.2.2 線性可分問(wèn)題32-35
• 3.2.3 線性不可分問(wèn)題35-36
• 3.2.4 核方法36
• 3.3 基于支持向量機(jī)理論的文本分類系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)36-43
• 3.3.1 分類器訓(xùn)練37-42
• 3.3.2 文本分類42-43
• 3.4 本章小結(jié)43-44
• 第四章 基于用戶行為分析的垂直檢索系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)44-55
• 4.1 基于用戶行為分析的相似度評(píng)分算法45-48
• 4.1.1 用戶行為定義45-46
• 4.1.2 用戶行為分析46-48
• 4.1.3 相似度評(píng)分算法48
• 4.2 垂直檢索系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)48-51
• 4.3 系統(tǒng)運(yùn)行結(jié)果與分析51-54
• 4.3.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果51-52
• 4.3.2 排序效果測(cè)試52-53
• 4.3.3 搜索速度比較53-54
• 4.4 本章小結(jié)54-55
• 第五章 總結(jié)與展望55-57
• 5.1 論文工作總結(jié)55-56
• 5.2 未來(lái)工作展望56-57
• 參考文獻(xiàn)57-60
• 攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)活動(dòng)及成果情況60-61

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