论文部分内容阅读
针对移动设备要求实时性强、准确性高的特点,移动搜索引擎需要从互联网上的海量信息中找出最贴近用户真实搜索意图的信息,往往对检索结果进行过滤,并将最精确的检索结果反馈给用户。文中分析比较了Page Rank算法和HITS算法的优缺点,提出了一种基于用户兴趣模型的移动搜索结果过滤方法。该方法首先对服务器端的用户点击记录进行数据挖掘并聚类,得到用户的兴趣模型,然后根据该兴趣模型对搜索引擎反馈的检索结果进行过滤,去掉与用户查询意图相关性不大的检索结果,将更精准的检索结果反馈给用户。文中将该方法与通用搜索引擎的