[发明专利]基于群组划分的元搜索引擎个性化结果推荐方法

摘要

本发明公开了一种基于群组划分的元搜索引擎个性化结果推荐方法，实现步骤如下，(1)判断是否首次使用元搜索引擎，若是执行步骤(2)，否则执行步骤(4)；(2)构建用户模型；(3)划分用户群组；(4)判断是否需要检索信息，若是转至步骤(5)否则转至步骤(10)；(5)获取检索结果列表；(6)判断用户是否属于用户群组，若是执行步骤(7)，否则执行步骤(8)；(7)推荐检索结果；(8)记录点击检索结果；(9)更新用户模型；(10)结束。本发明所述方法对元搜索中的用户构建用户模型，将用户聚类并划分群组，使用户得到个性化的检索结果推荐。

主权项

1.一种基于群组划分的元搜索引擎个性化结果推荐方法，包括以下步骤：(1)判断用户是否首次使用元搜索引擎，若是，执行步骤(2)，否则，执行步骤(4)；(2)构建元搜索引擎用户模型：(2a)分析元搜索引擎用户输入的查询词，利用分词工具对该查询词进行分词，得到元搜索引擎用户的查询特征信息；(2b)根据元搜索引擎用户输入的查询词，分析元搜索引擎用户在检索结果列表中点击的检索结果，利用用户点击行为分析方法，计算出检索结果的相关性信息；(2c)在元搜索引擎用户的注册过程中，获取元搜索引擎用户包括工作类型，现居地，籍贯的人口统计信息；(2d)将查询特征信息、相关性信息、人口统计信息组成一个三元组，并将该三元组作为元搜索引擎用户模型；(3)划分元搜索引擎用户群组：(3a)根据元搜索引擎用户模型中的查询特征信息，利用对数似然相似度的方法，计算元搜索引擎用户间的查询信息相似度；(3b)利用查询信息相似度，采用基于密度的聚类方法，对元搜索引擎用户进行聚类，将不同簇中的元搜索引擎用户划分成不同的元搜索引擎用户群组；(4)判断元搜索引擎用户是否需要检索信息，若是，则执行步骤(5)，否则，执行步骤(10)；(5)获取检索结果列表：元搜索引擎根据元搜索引擎用户输入的查询词进行检索，将得到检索结果列表，并记录元搜索引擎用户输入的查询词；(6)判断元搜索引擎用户是否属于元搜索引擎用户群组，若是，则执行步骤(7)，否则，执行步骤(8)；(7)推荐相关检索结果：(7a)根据元搜索引擎用户输入的查询词，查找群组内搜索过相关查询词的元搜索引擎用户，根据元搜索引擎用户的人口统计信息，利用谷本相似度的方法，计算元搜索引擎用户间的人口统计信息相似度；(7b)利用加权结合的方法，将元搜索引擎用户间的人口统计信息相似度与查询信息相似度结合，得出元搜索引擎用户间的综合相似度；(7c)将综合相似度按照从大到小排序，从中找出综合相似度最大的三个元搜索引擎用户，从综合相似度最大的元搜索引擎用户点击的检索结果中，找出相关性最高的检索结果，将相关性最高的检索结果添加到检索结果列表中；(8)记录元搜索引擎用户点击的检索结果：元搜索引擎在为元搜索引擎用户返回检索结果列表后，记录元搜索引擎用户在检索结果列表中点击的检索结果；(9)更新元搜索引擎用户模型：(9a)利用分词工具，对步骤(5)记录的元搜索引擎用户输入的查询词进行分词，得到查询特征信息；(9b)利用用户点击行为分析方法，对步骤(8)记录的检索结果进行分析，计算该检索结果的相关性信息；(9c)将查询特征信息和相关性信息添加到元搜索引擎用户模型中；(10)结束。