【摘 要】
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该文对Web搜索引擎中个性化信息服务所涉及的关键技术问题进行了系统的研究,有针对性地提出运用相关反馈技术来提高信息检索效果,并依借11-Points评测方法设计了实验环境,对
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该文对Web搜索引擎中个性化信息服务所涉及的关键技术问题进行了系统的研究,有针对性地提出运用相关反馈技术来提高信息检索效果,并依借11-Points评测方法设计了实验环境,对该文所提出的学习用户兴趣的算法进行了性能测试.该文在面向教学的搜索引擎Seagine中运用了基于VSM的兴趣向量中心学习算法,连续跟踪用户行为,不断学习用户兴趣,根据建立的用户prufile对用户提交查询的返回结果进行重排和过滤,实现Seagine系统的个性化信息服务要求.
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