摘要:
针对如何把个性化信息加入到搜索结果排序中, 提出一种基于决策树的可量化用户个性化信息的方法, 并根据用户的搜索关键词与用户的个性化信息, 预测用户的搜索意图, 把预测结果融合在排序结果中, 解决了传统检索模型无法有效加入用户个性化信息的缺陷. 实验结果表明, 加入个性化信息后的排序结果准确性明显提升, 从而改善了用户对搜索引擎的体验.
中图分类号:
金众威, 刘淑芬, 包铁. 基于LambdaMART的个性化搜索检索模型[J]. 吉林大学学报(理学版), 2016, 54(04): 821-826.
JIN Zhongwei, LIU Shufen, BAO Tie. Personalized Search and Retrieval Model Based on LambdaMART[J]. Journal of Jilin University Science Edition, 2016, 54(04): 821-826.