基于用户行为分析的核能领域垂直检索系统研究

【摘要】：中国核网具有资讯及时、信息全面的特点。如何从杂乱无章的庞大数据和强干扰的信息中搜索出有价值的核能信息,这对人类的智能信息处理能力提出了挑战。由于网络资源的复杂性,通用搜索引擎已经不能满足用户信息检索的准确性需要。为了更及时、更精准地获取核能信息与核能数据,为中国核网高效及时提供精准的数据素材,保证这一核能领域门户网站的数据及时性、精确性、全面性。本文针对核能领域海量数据的高效获取、深度分类和信息检索开展研究。本文首先研究了针对核能领域专用数据的主题爬虫,实现了对核能主流数据的抓取、去噪。其次,基于支持向量机(Support Vector Machine)技术和IKAnalyzer分词技术对已爬取的海量数据按照中国核网的频道进行分类。最后,针对中国核网用户来源、搜索行为具有较为明显的聚类特性,对Lucene框架的检索排序算法进行改进,提出一种基于用户行为分析的检索排序算法,该算法很大程度上提高了搜索引擎的查询效率,为中国核网提供更有效、更精确的核能信息。相似度评分算法是全文信息检索的核心步骤,能够高效的对返回结果进行展示。本文对Lucene内部相似度评分算法进行研究之后,针对Lucene内部相似度排序算法仅考虑查询词出现频率而未考虑潜在用户心理这一问题,本文实现了面向核能领域的垂直检索系统,该系统基于改进的相似度评分算法,并且能够通过对用户最近一段时间内的检索与点击行为进行分析,获取一组用户偏好关键词,对查询词与偏好关键词进行组合评分。论文实验表明,该系统能够高效获取核能领域信息,并在保证正确率的情况下对信息进行分类,有效节约人力资源。通过对爬取的数据索引并验证其检索性能,可知改进相似度评分算法对检索时间延长30-40ms,却在在大众用户接受时间内,但该算法对搜索结果质量有一定提高。 【关键词】：用户行为分析 相似度评分算法 支持向量机 信息检索系统
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.3
【目录】：

• 致谢7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-14
• 第一章 绪论14-19
• 1.1 研究背景14-15
• 1.2 国内外研究现状15-17
• 1.3 论文主要研究内容17-18
• 1.4 本文组织结构18-19
• 第二章 信息检索系统关键技术19-29
• 2.1 信息检索系统概述19-24
• 2.1.1 信息检索模型19-20
• 2.1.2 倒排索引表20-22
• 2.1.3 全文检索22-24
• 2.2 网络爬虫技术24
• 2.3 中文分词技术24-25
• 2.4 文本相似度计算方法25-26
• 2.5 系统流程26-27
• 2.6 本章小结27-29
• 第三章 面向中国核网的数据爬取和文本分类29-44
• 3.1 核能领域数据获取与处理30-31
• 3.1.1 数据获取30-31
• 3.1.2 数据处理31
• 3.2 支持向量机理论31-36
• 3.2.1 文本分类32
• 3.2.2 线性可分问题32-35
• 3.2.3 线性不可分问题35-36
• 3.2.4 核方法36
• 3.3 基于支持向量机理论的文本分类系统实现36-43
• 3.3.1 分类器训练37-42
• 3.3.2 文本分类42-43
• 3.4 本章小结43-44
• 第四章 基于用户行为分析的垂直检索系统设计与实现44-55
• 4.1 基于用户行为分析的相似度评分算法45-48
• 4.1.1 用户行为定义45-46
• 4.1.2 用户行为分析46-48
• 4.1.3 相似度评分算法48
• 4.2 垂直检索系统设计与实现48-51
• 4.3 系统运行结果与分析51-54
• 4.3.1 实验结果51-52
• 4.3.2 排序效果测试52-53
• 4.3.3 搜索速度比较53-54
• 4.4 本章小结54-55
• 第五章 总结与展望55-57
• 5.1 论文工作总结55-56
• 5.2 未来工作展望56-57
• 参考文献57-60
• 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况60-61

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