自定义搜索引擎是用户生成页面排名结果的优化方式。于本体和语义Web，用户建模可以生成准确的查询结果，包括：限制搜索方法，过滤搜索结果，以及成为搜索过程。此，可以将定制搜索引擎用户模型视为由用户驱动的个性化搜索服务的模型。研究的结论是整合以前的研究并提出“用户行为（用户兴趣，用户偏好，用户查询记录） - 用户文档（用户行为和关键字组”） ） - 用户建模（相关算法和排名算法） - 个性化服务“新模型可以作为数字图书馆自定义搜索引擎开发的指南。键词：信息检索，信息检索，信息搜索行为，用户参与度，个性化数字图书馆中图分类号：TP393.09文献标识码：A文章编号：1672-7800（2011）04 -0106-03关于作者：顾丽萍（1978-），男，台北，台湾，国立台湾大学图书馆学与信息科学系博士后研究助理，研究方向是一个决策支持系统。术：优化搜索引擎的方法用户建模合格的搜索方法实现自定义搜索引擎的一种简单（或直接）方式是在搜索之前预先定义用户的兴趣或偏好。索用户（首选项））。用户登录到系统时，系统在先前由用户指定的域中，在文档类型中或在文档/网页的发布时间中执行一系列搜索。是一般系统用于检索数字图书馆信息的自定义系统模型。前，这种方法在定制搜索引擎系统中并没有得到广泛应用，但提出了两个重要趋势，值得数字图书馆提及。，导航过程中的交互式查询，知识提取，查询优化和搜索结果定制。服务模型类似于自定义数字库，但它侧重于导航过程中用户的二级查询，基于结果的附加查询以及与其他分析系统的辅助查询相结合。报。们可以说它是个性化数字图书馆的进化版本。合并执行自定义搜索服务。体的技术路线是：分析用户的点击记录，估计用户对建立本体的兴趣以及使用本体来替换用户当前请求的词汇用户。计算用户的兴趣以优化查询过程时，必须能够有效地识别用户的偏好并为每个用户建立简档。旦这样的简档可用，就必须从多个查询匹配方案中确定一组用户兴趣。此，这组模板的“用户行为”指的是用户的兴趣和偏好。据该模型，可以开发另一种类型的定制数字图书馆。前所述，搜索引擎和数据库恢复系统的先天条件和问题解决模式是不同的，当前的自定义数字图书馆系统和自定义搜索引擎也是如此。是，使用用户建模来定义搜索方法的自定义搜索引擎技术并不复杂，因为其基础技术是在搜索搜索方法之前添加系统的默认搜索公式。户然后执行搜索。于大多数搜索引擎查询不要求用户输入搜索公式，只允许其输入关键字，因此用户将其视为自定义搜索。是大多数数字图书馆使用的。技术仅是隐藏数据库提取系统的一部分的条件表达式。是，在自定义搜索引擎中，底层技术是相同的，但覆盖技术在不断发展，自定义数字库可以作为参考。
用户建模过滤器搜索结果如果用户建模在单个网络中限制搜索结果中的用户兴趣和偏好，则建议和过滤感兴趣的搜索结果中的用户首选项是两级漏斗。
理是相同的，即删除或过滤搜索结果，第一次发生在搜索之前，第二次发生在搜索之后。是，后者的基础技术相对复杂。前，这种方法在自定义搜索引擎系统中有很多应用，并提出了数字图书馆值得一提的两个重要趋势：提速加速数据提取，检测数字和使用频率算法对数据元素进行大小调整，迭代并提取数据算法，并通过组合和划分过程来解决识别数据元素的问题。模型可以通过搜索元搜索引擎提高大量网站数据的处理速度，并让自定义搜索引擎覆盖异构资源。还可以执行受资源集成限制的自定义服务功能。文献内容中提取关键词并组合用户搜索记录以创建用于个性化服务的用户文档。
体技术路线是：从查询结果的网页片段中识别相关查询词汇表，并使用聚类聚类算法生成自定义查询聚类，
宁波网站优化以改进查询。定义搜索引擎的聚类效果;组织结构图（SOM）在检索后建立用户兴趣的数据库，并使用文本挖掘来优化自定义搜索的差异结果。索引擎使用此模式提供语义查询词汇表，以便用户可以按照建议书反映其信息需求选择搜索词。样，在用户定义的搜索结果中，用户预定义搜索公式，并且信息系统隐藏先前的搜索公式。果自定义搜索未提供用户所需的信息，则用户无法识别它们。始设置不完美，或者用户可以选择所有“用户兴趣”并取消所有“用户首选项”（以同样的方式放弃自定义搜索）以便获取相关信息。种模式下的自定义数字图书馆允许没有找到信息的用户“吃掉了黄连，不能说什么”。是，在用户建模和过滤搜索结果时，用户建模定义了以下搜索公式。用户搜索之后，系统再次自动搜索并隐藏该部分的主搜索公式，从而不考虑用户。择“定制”，但“个性化搜索”的过程。某种意义上说，它是一种“不要吝啬”的风格，即自定义搜索系统已准备好为无法找到信息的用户承担责任。不是逃避最终用户。模用户建模成为研究过程，可以作为搜索引擎的渔网和漏斗。用户检索之前和之后执行预定义搜索和自动辅助搜索功能（及其相关性推荐）。户建模还可以用作工具箱，以在用户搜索期间优化多个搜索结果的匹配。础技术比前两个技术更复杂：虽然它是基于前两个的研究成果和技术方法，但其技术背景与前两个完全不同。提出了两个重要趋势，是新一代个性化数字图书馆的重要参考。研究。论是遗传算法还是模糊逻辑，基础数据只不过是用户的兴趣，偏好和查询。据用户的行为对用户进行建模，然后将其转换为用户文档以创建个性化服务是一种发展趋势。它在搜索引擎服务中尚未完全可见，即使在自定义数字图书馆中也是如此。应用：优化数字图书馆恢复系统。
者使用500个词汇单词来查询四个搜索引擎，包括Google，Yahoo，Live和Ask。据42，758结果的结果，搜索引擎搜索结果，以及谷歌和雅虎的偏好参考。部服务（如YouTube和Yahoo Answers）。字图书馆没有类似的问题。是，传统的自定义数字图书馆只有三种类型的自定义搜索引擎中的一种，而且从数据库恢复系统的角度来看，更多的是自定义服务，而不是网络搜索引擎。用第二个视角，您可以丰富信息组织和数字图书馆的恢复。
如，医学领域中的博客和微博可以被视为医疗资源。
是一个数字图书馆信息资源吗？一些研究人员研究：病人和护士的描述他们的生活，而医生对发布内容blogs.Ces差异可以通过搜索引擎来改善与健康有关的信息，以允许用户搜索模式适当的知识来源。后，医疗团队的信息服务的支持需要数字图书馆的个性化搜索引擎。子服务包括四种模式：合作，定制，集成和adaptation.Lesprit个性化的服务是人们可以在协作环境中做出贡献，接受定制或个性化信息推荐和使用的集成系统。处理，及时或时间支持投资。要求数字图书馆中的自定义搜索引擎提供准确的搜索结果，使最终用户可以节省信息搜索行为的时间，从而节省时间和精力。他的事情。定义服务从未局限于在自定义数字图书馆中提供信息，但在整个最终用户工作流程中。究人员的研究表明，基础研究科学家通常使用关键词搜索数据库或网络搜索引擎，但没有图书馆资源或服务被整合到他们的工作中。主要行政部门建立工作关系，在机构知识库中集中管理学术校园信息。
前，已经使用各种方法来构建新的数字图书馆系统。如，手动编辑的文本分类教练机用户的利益，自定义目录系统结合用户和目录的利益，这使得找到比分类系统（CAT）和列表的更多相关（LIST）。息另一个例子是通过本体建立阿拉伯语和英语的目录搜索系统（针对双语本体优化的搜索引擎是其自然语言所必需的）。另一示例中，基于用户简档建立模糊概念网络检索系统，并且基于用户偏好提供定制网页和相关文件。些研究表明了用户模型对数字图书馆的重要性。关性判断，排名和相关性标准中的用户不一致将改变自定义搜索系统的评估，包括秩相似性的测量和估计以及相关性标准的随机性。于这一理论，有必要开发一种新的“用户行为 - 用户文档 - 用户建模 - 个性化服务”模型。数字图书馆开发自定义搜索引擎时，搜索引擎必须能够有效地识别用户的兴趣并为各个用户建立配置文件;其次，一旦这样的配置文件可用，搜索引擎就需要并排名。何匹配给定用户的兴趣结果。而，用户不主动提供个人爱好，因此有必要充分利用用户的行为历史来探索用户可能的行为规则并为用户建立配置文档。户。一次，可以定义先前的查询记录，即所使用的语言。义近似的本体论。此过程中，分析用户是自定义应用程序的基本元素，许多用户文档建立在用户的利益之上，而不是“用户不感兴趣”。用自定义查询分类方法，测试用户的负偏好优化策略。集的分类算法可用于优化自定义查询的结果。合分类算法只是一种分类算法：首先，将每个点视为一个社区，然后使用距离测量方法选择要合并的点并重复操作直到你所有点都是浓缩的。技术的后续扩展将与人物角色的创建和使用相结合，以根据用户的行为确定用户组，并判断来自用户组和用户的信息的推荐。户的当前查询词汇表。
句话说，所有新一代数字图书馆系统的建立都由“用户行为 - 用户文档 - 用户建模 - 个性化服务”模型构成。自定义搜索服务侧重于用户的搜索引擎如雅虎，谷歌和Bing的诞生后，用户总是乐于得到满意的统计研究流行的排名和内容的主题（类别）的内容类似（研究）。）研究和其他服务模式。们希望这些技术能够为自己工作，但他们也希望自己的搜索引擎结果是他们的，而不是公众。过这种方式，存在用于个性化搜索引擎的服务模型。
集成了每个人的搜索过程，包括搜索，导航，点击和停机时间，作为分析用户行为模式的基础，同时从这些模型中获取相关文档。除不相关的文件，网页或文件的排名等。
后，基于用户文档中的用户兴趣和用户偏好提供自定义搜索内容。而言之，它是“与差异化服务相结合的信息”的模型。种模式在商业活动中不难发现。前，大多数BtoC电子商务搜索引擎只允许用户搜索产品的数量，类型和价格，而忽略了使用代理技术参与买卖双方。家建议，代理技术的使用可以考虑到价格，数量，品牌，包装，交货时间等因素，从而优化搜索引擎，在此过程中重复交易和恢复，以获得最适合当前用户个性化推荐的产品。技术可用作数字图书馆的参考。文系统地描述了用于优化搜索引擎的三种用户建模方法：限制搜索方法，过滤搜索结果以及成为搜索过程。优化数字图书馆恢复系统，建议“用户行为（用户兴趣，用户偏好，用户请求记录） - 用户文档（用户行为）”。用户和关键字组） - 用户建模（关联算法和排名算法） - 个性化服务模型。中，用户建模仍有许多研究空间成为研究过程。
果更好地使用用户的意图，则可以推广提取文本提取，例如，使用统计语言模型来捕获文档的共同特征和用户的意图。用类似于PageRank（InstanceRank）的实例算法可以减小实例集的大小，并选择学习库中最具代表性的实例。扩展未来对个性化搜索引擎的搜索方面，研究表明社交媒体网站构成了搜索结果的重要组成部分。说明社交媒体是自定义搜索引擎的一部分。外，傅里叶级数计算由主成分连续分量分析（CPCA）执行，以获得三维模型的平移，旋转，翻转和大小。（scale），它允许搜索引擎在3D模型数据库中搜索表单的相似性。表明虚拟公司可以成为自定义搜索引擎的一部分。些研究方向值得遵循和探索。"
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