作　　者： ;

机构地区： 广东工业大学华立学院

出　　处： 《智能计算机与应用》 2017年第6期5-8,共4页

摘　　要： 目前的搜索算法普遍忽视了用户的兴趣行为,仅仅依靠表面的关键词来预测用户的搜索偏好,为用户提供系统"自认为"是用户所感兴趣的内容,没有更深层次地解剖用户的真实需求,没有依照用户长久以来的搜索习惯、搜索兴趣为用户定制一个个性化的搜索模型,为此,本文将提出一个针对用户行为的个性化搜索的模型,通过用户在浏览网站时候的浏览行为,例如:浏览该网页的时间、浏览网页的类型、在浏览网页时是否有进一步的行为,如:保存、复制等操作以此来丰富本文所提出的用户的个性化搜索模型,以求能够更准确地贴近用户的真实需要。 The current search algorithm generally ignores the users ’ interest behavior. It just relies on the surface of the keywords to predict the users’ search preferences,to provide users with contents automatically. This kind of search algorithm cannot reflect users’ real needs deeply. It does not customize a personalized search model according to the users’ long-term search habits and search interests. This paper proposes a personalized search model based on users ’ behavior when they browse websites,such as the time,types of websites and whether there are any further actions such as saving or copying when browsing the webpage. All of these can enrich contents about personalized search model proposed in this paper,which makes the search algorithm be more accurate and close to the users’ real needs.

关 键 词： 用户行为 个性化搜索 用户个性化模型

领　　域： [自动化与计算机技术—计算机应用技术] [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]