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使用用户反馈会议个性化Web搜索

摘要

在基于web的应用程序中;不同的用户在提交给搜索引擎时可能有不同的搜索目标。对于一个宽泛而模糊的查询，这是很困难的。在这里，我们提出了一种通过检查搜索引擎查询日志来推断用户搜索目标的新方法。这通常在以下情况下暴露出来:不同的用户有不同的成长背景和兴趣。然而，如果没有准确的用户档案，就无法实现真正的个性化。我们提出了一个能够大规模评估个性化搜索的大纲。个性化IR(信息检索)的目标是重新出现搜索结果，更好地匹配用户意图。首先，我们提出了一个大纲，通过聚类未来的反馈会话来发现不同的用户搜索目标。反馈会话是由用户点击生成的，可以有效地反映用户的信息需求。 Second, we propose an approach to make pseudo-documents to better signify the feedback meetings for clustering. Most document-based approaches focus on examining users’ clicking and browsing performances recorded at the users’ clickthrough data. In the Web hunt engines, clickthrough data are significant implicit feedback device from users. The bolded documents that have been snapped by the user have been ranked. Numerous personalized systems that employ clickthrough data to imprisonment users’ interest have been future.

Sharayu Kakade, Ranjana Badre教授

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