基于向量空间模型的个性化搜索算法研究

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摘要：基于向量空间模型（Vector Space Model,VSM）实现用户搜索结果的个性化排序,通过用户提供其感兴趣的文本集作为训练样本实现用户模型的初始化,并引入遗忘因子,结合机器学习的方法,通过用户后期的上网行为实现用户模型的动态更新,同时采用TF-IDF算法进行文本特征的提取,并针对文档模型与用户模型的统一提供了解决方案。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/96121A/201702/671987126.html

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关键词：个性化 Vector cqvip model Space 向量空间模型 个性化排序 用户模型 机器学习 文档模型