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一种面向主题的用户兴趣挖掘模型研究

Research on a Topic-Oriented Model of User Interest Mining
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摘要 用户查询表达式中包含的有效信息对于检索结果影响很大,利用企业信息系统搜集和挖掘与用户检索兴趣相关的信息,有助于解决检索信息不足的问题.为此,提出一种面向领域主题概念的搜索引擎构架,据此建立面向主题的复合算子调节用户兴趣趋向的线性规划预测模型,该模型可预测用户的最大兴趣,生成用户兴趣查询表达式,提高检索的查准率和查全率.另外,还提出一种用户兴趣演变探测因子重建用户兴趣特征向量的方法. The efficient information in the query of user affect the results of searching extensively.Collecting user information by the advantages of gathering user interest information from enterprise information systems will help to solve the shortage of information retrieval.So,a model of user interest mining of the multiple-fact,based on the topic-oriented frame of search engines,is established for creating the retrieval query with their greatest interest in search engines based on topic to improve the recall and fallout of retrieval.Besides,a method has been put forward to re-establish the user interest character vector by detecting factor for user interest development.
出处 《昆明学院学报》 2010年第3期73-75,共3页 Journal of Kunming University
基金 云南省科技厅专项计划资助项目(2001TJ01)
关键词 用户兴趣 兴趣挖掘 主题检索 语义网络 搜索引擎 user interest interest mining topic retrieval concept semantic network retrieval engines
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