所有作者：杨宇
作者单位：北京邮电大学计算机学院
论文摘要：随着科技与时代的发展，Internet已经成为我们学习和工作的重要工具，与我们的生活密不可分。互联网上的信息数以亿计，如何在这浩如烟海的信息中找到自己想要的信息已经成为互联网技术的一个非常重要的研究课题。本文探索如何从用户的查询和搜索引擎返回结果中获取用户的潜在兴趣，并利用获得的兴趣信息对检索结果进行改善。首先，给出了用户潜在兴趣的定义，之后讲述如何用TR算法对用户的兴趣进行表示，然后讲述如何用K-means算法对用户兴趣进行聚类，最后给出了兴趣洞察系统的结果展示。实验表明，在检索中加入对用户兴趣的洞察因素对通用检索结果有明显改善。
关键词： 信息检索 TR算法 文本聚类 用户兴趣 搜索引擎
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