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搜索引擎的基本概念出現(xiàn)于20世紀70年代,并于20世紀90年代中期得到快速的發(fā)展。隨著Web信息的迅速增加,搜索引擎市場出現(xiàn)了前所未有的繁榮景象,搜索引擎正向著智能化、個性化等適應不同用戶需求的方向發(fā)展。目前,搜索引擎仍然存在很多的局限性,主要表現(xiàn)在以下幾個方面:查詢精度不高且不能根據(jù)用戶興趣返回信息、資料檢索與用戶的交互不夠、查詢結(jié)果排序不合理、不能處理多種格式的文件等。
Web挖掘[1]是指從異構(gòu)的分布式互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中收集信息,利用計算機網(wǎng)絡技術(shù)和人工智能技術(shù),不斷地發(fā)現(xiàn)有用的數(shù)據(jù)模型和隱含知識。根據(jù)挖掘?qū)ο蟮牟煌琖eb挖掘可分為Web內(nèi)容挖掘、Web結(jié)構(gòu)挖掘以及Web日志記錄挖掘。
Web內(nèi)容挖掘是基于Internet中各種網(wǎng)站的數(shù)據(jù)內(nèi)容,以獲得有效的知識驅(qū)動模型,并自動檢索網(wǎng)絡資源,提高網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的使用。
Web結(jié)構(gòu)挖掘是研究Web文檔的鏈接結(jié)構(gòu),找到鏈接中隱含的可用模式。其中兩個最著名的算法是PageRank算法和HITS算法。
Web日志記錄挖掘也稱為Web日志挖掘,以Web服務器訪問日志為主要數(shù)據(jù),分析用戶的瀏覽行為與頁面之間的結(jié)構(gòu)類型,改進站點結(jié)構(gòu),為用戶提供個性化服務。
用戶個性化數(shù)據(jù)庫以用戶的多維信息為基礎,不斷深入挖掘用戶的瀏覽行為,并根據(jù)頁面權(quán)重、時間間隔、下載信息等因素不斷更新數(shù)據(jù)庫,幫助用戶查找真實需求的資源信息[2]。用戶個性化數(shù)據(jù)庫包括信息收集與信息更新。
如何獲取有關(guān)用戶的個性化信息是用戶個性化數(shù)據(jù)庫需要解決的首要問題。用戶個性化數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)信息主要來自于用戶提交的信息以及分析用戶的訪問日志。用戶在訪問互聯(lián)網(wǎng)的過程中,提交的查詢關(guān)鍵詞、停留網(wǎng)頁時間、下載狀態(tài)等信息會在Web服務器上留下記錄,并形成用戶訪問日志。用戶個性化數(shù)據(jù)庫通過不斷分析用戶訪問日志,挖掘用戶的潛在個性化信息。
用戶的個性化需求不是一成不變的,大多數(shù)用戶的個人特征數(shù)據(jù)會隨著時間推移而變化。其主要表現(xiàn)形式有兩方面,一為興趣領域的變化,二為興趣程度的變化。用戶興趣的變化將不可避免地影響用戶個性化數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容,這就要求用戶個性化數(shù)據(jù)庫具有自主學習的能力,并根據(jù)用戶的興趣變化不斷更新數(shù)據(jù)庫中的相關(guān)特征項。
本文采用改變權(quán)重的方法更新用戶的個性化特征項,公式如下:
i為用戶訪問網(wǎng)站的參數(shù)。針對不同用戶的訪問行為進行定義,如用戶對訪問內(nèi)容進行下載、對網(wǎng)頁進行全文瀏覽、對部分網(wǎng)頁內(nèi)容進行瀏覽、未對網(wǎng)頁進行瀏覽等。不同的訪問行為反應了用戶對信息的滿意程度,依次為i確定不同的數(shù)值。
t是時間參數(shù)。用戶通常會長時間瀏覽他們感興趣的頁面,否則瀏覽時間將會變短。
個性化服務的目標是反映用戶之間的差異,尊重用戶的個性特征并向用戶提供各種信息服務[3]?;赪eb挖掘的個性化搜索引擎模型主要為用戶提供個性化的信息檢索服務,便于用戶查閱使用。
本系統(tǒng)主要包括個性化數(shù)據(jù)庫、檢索系統(tǒng)、后臺管理系統(tǒng)。
個性化數(shù)據(jù)庫主要表示用戶的興趣趨勢,通過不斷挖掘用戶訪問日志,自動更新用戶的個性化特征項。
檢索系統(tǒng)主要基于用戶查詢關(guān)鍵詞,在檢索信息的同時計算相應頁面的權(quán)重,以此為依據(jù)進行排序,并把檢索結(jié)果反饋給用戶。
后臺管理系統(tǒng)主要加強子系統(tǒng)之間的通信連接,維持系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。
隨著互聯(lián)網(wǎng)信息的急劇增加,搜索引擎技術(shù)在信息檢索中發(fā)揮的作用越來越大。相信隨著科學技術(shù)的進步,網(wǎng)絡信息檢索技術(shù)的發(fā)展也會越來越快。※