【摘 要】
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随着因特网信息量的日益增长，网络用户对搜索引擎的功能、智能化程度和检索结果有了更高的要求，希望搜索引擎能够提供更为准确、可靠与符合其个性化需要的检索结果，对支持向量机
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随着因特网信息量的日益增长，网络用户对搜索引擎的功能、智能化程度和检索结果有了更高的要求，希望搜索引擎能够提供更为准确、可靠与符合其个性化需要的检索结果，对支持向量机（SVM）分类基本原理进行深入细致的研究，发现SVM算法可以用来学习文档检索函数且效果显著；探讨了如何利用改进的SVM算法根据用户行为日志中的用户兴趣学习更新检索函数．利用现有技术构建了一个搜索引擎，验证结果表明，该算法能够分析站点用户行为的共性，得到满足用户需求的检索函数．
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