摘要
目前搜索引擎的技术发展迅速,但仍然存在一些问题。当用户输入关键字进行查询时,机器有时无法确知用户真正想要的信息。该文提出了一种对用户进行聚类的分析方法,将关键字和用户的个人偏好结合起来的算法,利用机器学习的方法来推测用户想要看到的信息。将最可能的相关链接排在最前面,以此来提高用户查询的效率。
Today the search engine technology develops rapidly, but there are still many problems. A computer can't know exactly what information an user really wants to get. This paper provides a solution, combing the keyword and user's personal bias and using the techniques of machine learning to guess the information. And put the most probable information at the first place to increase the efficiency of an users searching.
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2003年第19期58-59,126,共3页
Computer Engineering
基金
上海市科委重点基础科研项目(02DJ14045)
关键词
搜索引擎
个性化服务
链接等级
Search engine
Personality service
Hyperlink rank
