基于查询分类的个性化检索系统研究

搜索引擎是网络用户最常用的网络服务之一。用户通过向搜索引擎提交查询（Query）的方式获取与该查询相关的信息。由于用户的背景各不相同，即使他们输入完全相同的查询语句，其需求也可能是不同的。传统的搜索引擎并没有针对用户来设计查询的相关度算法，因此难以给出令每个用户满意的结果。目前人们提出通过个性化检索技术来解决这一难题。而查询分类是个性化检索中最具挑战性的关键技术之一。 本文通过对大规模真实中文查询语句的分析，提出使用VASE特征词的方法对查询所属的主题进行分类，并采用规则的方法对用户的意图进行自动识别，实验结果表明该方法能够有效地对查询主题和用户意图进行识别。 随后本文探讨了如何使用查询分类的结果进行个性化检索。基于用户的点击信息和查询类别，分别采用对查询结果进行过滤、次级关键词的提取以及对不同的查询意图采用不同的排序算法等三种策略对检索的结果进行改进。实验结果表明这些方法都取得了良好的效果。 最后，本文设计并实现了客户端个性化检索工具，以Firefox浏览器插件的形式，对用户输入的查询进行分类，并基于百度的搜索结果并为用户提供个性化检索的功能。