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信息检索中个性化元搜索结果合成的研究的中期报告
尊敬的老师：
本次报告旨在汇报信息检索中个性化元搜索结果合成的研究进展情况。
目前，我们已经完成了对元搜索引擎相关技术和个性化搜索推荐算法的研究和分析。其中，我们主要研究了基于内容过滤的推荐算法、基于协同过滤的推荐算法和基于深度学习的推荐算法。通过对比研究，我们发现，基于深度学习的推荐算法具有较好的性能表现，可以更准确地预测用户的兴趣和需求。
在此基础上，我们开始尝试将个性化推荐算法应用于元搜索结果合成中。具体地，我们提出了一种基于深度学习和协同过滤相结合的元搜索结果合成方法。该方法首先利用协同过滤算法，对用户历史行为和偏好进行建模和预测，然后利用深度学习算法，对搜索结果进行评估和排序。最终，将排序后的结果进行合并和呈现。
我们在一个实验系统上实现了以上方案，并进行了实验评估。实验结果表明，相比传统的元搜索引擎和基于内容过滤的个性化推荐算法，我们提出的方法能够更好地满足用户的搜索需求和偏好。同时，我们也发现该方法存在着一定的改进空间，比如对多模态数据的处理和更好的用户兴趣建模等。
总的来说，我们目前已经完成了信息检索中个性化元搜索结果合成的研究的中期目标，并初步验证了我们提出的方法的可行性和有效性。下一步，我们将进一步完善算法实现，并进行可靠性和可扩展性的评估和优化。
谢谢！