摘要
随着Web信息量的不断增多,人们不得不花费大量时间去搜索、浏览和选择自己需要的信息,改善和提升搜索引擎信息检索的能力已经越来越迫切。提出基于专家用户搜索历史的信息推荐模型,并重点介绍普通用户和专家用户Profile以及基于此的2个计算模型。在此基础上结合Nutch搜索引擎平台,开发面向语义搜索的推荐系统,实际使用证明推荐效果良好。
The overload of information makes it too time consuming for common users to find what they really want. It is very urgent to improve current search engines. This paper,presents a recommendation model based on experts＇ search histories for recommending Web Pages. Two kinds of user profiles are defined：common user profile and expert profile. And two computation models are given. Based on the oboved methods a semantic search recommender system running on Nutch Search Engine. It is validated that performance of recommendation is favorable in practice.
出处
《广西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2008年第3期202-205,共4页
Journal of Guangxi Normal University:Natural Science Edition
基金
国家自然科学基金资助项目(60472093)
山西省回国留学人员科研项目基金资助课题(2006-30)
山西省基础研究项目基金资助课题(青年)(200821024)
山西省国际科技合作计划项目资助项目(2008081032)
太原理工大学青年科学基金项目
关键词
语义搜索
用户模型
社区
搜索历史
推荐系统
semantic search
user profile
community
search histories
recommender system
