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面向用户兴趣的Web搜索策略的研究与实现的中期报告 本中期报告着重介绍面向用户兴趣的Web搜索策略的研究与实现项目的进展情况。 一.项目背景 现在的Web搜索引擎大多使用关键词匹配的方式进行搜索,而用户往往难以将自己准确的需求表达为一组关键词。因此,我们希望通过研究面向用户兴趣的Web搜索策略,提高搜索结果的准确性和用户体验。 二.研究方向 我们的研究方向主要包括以下两个方面: 1.基于用户历史搜索记录和点击行为,研究用户兴趣的建模方法,以提高搜索结果的个性化和精准性。 2.利用自然语言处理和机器学习等技术,实现对用户输入的自然语言查询语句进行理解和分析,并结合用户兴趣模型,优化搜索结果的排名和排序。 三.工作进展 1.数据收集 我们已经完成了对用户历史搜索记录和点击行为的数据采集,目前正在对数据进行清洗和预处理,以便于后续的数据挖掘和建模。 2.数据分析 针对采集到的数据,我们正在进行数据分析,希望能够找到一些规律和模式,为后续的算法设计和优化提供参考。 3.模型设计 在数据分析的基础上,我们正在着手设计基于用户历史搜索记录和点击行为的用户兴趣建模方法,希望能够提高搜索结果的个性化和准确性。 4.技术研究 我们正在调研和学习自然语言处理和机器学习等技术,希望能够应用这些技术优化搜索结果的排名和排序。 四.下一步工作计划 1.完成数据清洗和预处理,并进行数据分析,找到一些规律和模式。 2.完善用户兴趣模型的设计和实现,以提高搜索结果的个性化和精准性。 3.继续学习和探索自然语言处理和机器学习等技术,并应用到搜索算法中。 4.完成项目的实现和测试,对搜索结果的准确性和用户体验进行评估。 五.总结 本阶段主要是进行了数据采集、数据分析、模型设计和技术研究等工作,取得了初步的进展。下一步的工作将会继续完善用户兴趣模型的设计和实现,并应用新的技术优化搜索结果的排名和排序。