【摘 要】
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为提高搜索引擎相关排序算法的搜索结果相关度低下问题,因此提出基于用户日志分析的搜索引擎相关排序算法优化研究。通过构建搜索引擎排序算法的向量空间检索模型来预估排序
【基金项目】
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江西省高等学校教学改革研究省级课题(JXJG-18-30-5)
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为提高搜索引擎相关排序算法的搜索结果相关度低下问题,因此提出基于用户日志分析的搜索引擎相关排序算法优化研究。通过构建搜索引擎排序算法的向量空间检索模型来预估排序算法迭代向量,按照用户关注点的不同进行迭代向量分类集合计算,以便求出用户兴趣向量,进行用户兴趣搜索分类,最后由于受分类影响降低了排序结果相关度较低的网页点击率,因此引入时间反馈因子优化迭代排序计算。经实验证明,基于用户日志分析的搜索引擎相关排序算法有效提高了搜索结果的相关性,因此具有更强的排序能力。
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