【摘 要】
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伴随着Internet信息资源的不断丰富,当用户使用搜索引擎检索信息时候会反馈大量无用的信息链接,因此,现有搜索引擎越来越不能满足人们查询的速度及准确度要求。由于用户浏览
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伴随着Internet信息资源的不断丰富,当用户使用搜索引擎检索信息时候会反馈大量无用的信息链接,因此,现有搜索引擎越来越不能满足人们查询的速度及准确度要求。由于用户浏览的网络日志记录着用户访问网页时的行为和网页信息,直接反映了用户使用网络的规则和兴趣,通过挖掘用户浏览网页的日志及其内容,可以提取用户的兴趣,根据用户的兴趣,建立描述用户的配置信息文件,在用户使用网络搜索引擎进行搜索时,参考用户的兴趣模型,对用户提交的查询词进行修正和查询扩展,提高查询词描述的准确度,并对查询结果根据用户使用网络的关联规则和用户兴趣进行重新排序,以便提高用户查询信息的效率。本文在对Web日志挖掘、关联规则挖掘、查询扩展等相关原理与技术分析的基础上,深入分析了客户端用户网络日志的挖掘和基于用户兴趣模型的关联挖掘提取等关键技术,具体研究成果如下:通过开发IE插件,在客户端收集用户浏览网页的行为及日志信息,分析用户的网络日志,挖掘用户访问网络的习惯,对用户访问的网页的URL进行挖掘分析,提取用户的兴趣类,并同时将Web内容根据其URL的描述特征进行分类,对相同类别的网页内容进行聚类分析,对分类集进行挖掘并提取用户的兴趣特征。根据用户兴趣特征及用户兴趣集,建立基于树状的用户兴趣模型,根据用户兴趣模型,对用户进行浏览网页的关联规则进行挖掘,挖掘其频繁项集。根据用户的兴趣模型和用户兴趣的短语特征集,在用户使用搜索引擎进行信息检索的时候,对查询词进行查询扩展,对搜索引擎反馈的结果根据用户浏览网页的关联规则频繁项集进行重新排序,提高用户查询信息的效率。
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