【摘 要】
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大数据环境下,信息量过载,人们需要精准、智能的检索工具.本文研究了基于Agent的智能元搜索引擎中的个性化机制,准确地理解用户的搜索意图,有效地提高了信息检索的服务质量.
【机 构】
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西安电子科技大学软件工程研究所; 西安电子科技大学软件学院; 西安电子科技大学计算机学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:61373045,61173026,61202039);中央高校科研业务基金(批准号:K5051223008,BDY221411);十二五国防预研项目(批准号:513***103E);国家高技术研究发展计划(863计划)(批准号:2012AA02A603)资助
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大数据环境下,信息量过载,人们需要精准、智能的检索工具.本文研究了基于Agent的智能元搜索引擎中的个性化机制,准确地理解用户的搜索意图,有效地提高了信息检索的服务质量.文中着重研究基于Agent的智能元搜索引擎个性化方法及功能实现所需的相关理论与技术,给出了查询语句分析与查询兴趣挖掘及成员搜索引擎调度过程,设计了基于动态学习的复杂查询识别机制,基于动态更新的用户兴趣概貌模型的检索兴趣挖掘机制,以及基于概念格与日志分析的搜索引擎评估调度策略机制.最后,针对复杂查询语句识别、搜索引擎调度策略效果及检索结果相关性的测试结果表明,本文提出的基于Agent的智能元搜索引擎个性化机制,可较为准确地识别出复杂的查询语句并进行预处理,高效学习用户的查询兴趣,达到明显提高检索结果相关程度的目的,并智能化地调度成员搜索引擎,为提高用户信息检索效率提供充分支持,从而提高用户的检索体验.
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