【摘 要】
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Personalized search utilizes user preferences to optimize search results,and most existing studies obtain user preferences by analyzing user behaviors in search
【机 构】
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School of Computer Science and Technology,Xidian University,Xi’an 710071,China
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Personalized search utilizes user preferences to optimize search results,and most existing studies obtain user preferences by analyzing user behaviors in search engines that provide click-through data.However,the behavioral data are noisy because users often clicked some irrelevant documents to find their required information,and the new user cold start issue represents a serious problem,greatly reducing the performance of person-alized search.This paper attempts to utilize online social network data to obtain user pref-erences that can be used to personalize search results,mine the knowledge of user interests,user influence and user relationships from on-line social networks,and use this knowledge to optimize the results reted by search engines.The proposed model is based on a holonic multiagent system that improves the adaptability and scalability of the model.The experimental results show that utilizing online social network data to implement personal-ized search is feasible and that online social network data are significant for personalized search.
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