计算机网络搜索引擎个性化推荐算法的应用价值

马佳宁

(嘉兴南湖学院,浙江 嘉兴314001)

0 引言

计算机网络搜索引擎的出现令信息搜索更加方便、快捷、准确、全面,其可帮助用户获取各种产品、新闻、娱乐信息。目前,推荐算法存在信息过多、推荐不准确的问题。应将用户图像分析与内容功能相结合,结合用户的历史行为、访问信息及兴趣度等,更好地预测用户的搜索行为及需求,有效提高推荐的有效性及用户体验,满足用户需求。近年来,随着互联网用户数量的稳步增长,互联网信息量呈爆炸式增长[1]。谷歌、百度及搜狗等搜索引擎对推荐算法进行了深入研究,根据用户的点击行为、搜索历史及其他信息,推荐更符合其需求的搜索结果。应进一步研究计算机网络搜索引擎的个性化智能推荐算法,将不同用户的需求及偏好结合起来,提高搜索效率及用户满意度,推动互联网的发展进步。

深度学习技术的广泛应用进一步推动了搜索引擎及个性化推荐技术的创新发展,该技术具有自动分离功能,能够分析用户的搜索行为及兴趣,为用户提供更准确的搜索结果。

计算机网络搜索引擎及个性化推荐技术已在各个行业中得到了广泛应用。如,根据用户兴趣及操作在社交媒体平台上向其推荐最合适的内容;在电子商务平台上根据用户的购买历史、浏览行为及其他信息向其推荐最合适的产品[2]。

人们对个性化推荐算法进行了诸多研究,其中基于用户行为的推荐算法是比较经典的。用户行为包括搜索历史、页面停留时长、购买历史记录等,通过分析这些行为创建用户简档,为其提供个性化的推荐结果。基于用户行为的推荐算法包括基于过滤的协同推荐算法、基于内容的推荐算法及深度推荐算法。协同过滤算法基于用户先前的评级数据,使用用户相似性来计算用户之间的比率,向其推荐对相似用户的评级结果[3]。内容推荐算法基于项目描述信息,建议其计算项目相似度,以推荐具有明显属性的元素。

网络上存在着大量的信息资源,要从其中获取所需的信息并不容易。信息搜索是网络的最基本功能之一。计算机网络搜索引擎以快速、准确、全面的检索方式为用户提供丰富的信息资源,但要在巨大的信息海洋中想找到最有用的信息并不简单,故需开发高效、精准、个性化的搜索引擎,通过推荐算法进行个性化推荐,满足用户不同的需求及兴趣,提高用户体验及搜索效果。

1 基于用户画像与内容特征的个性化推荐算法

1.1 用户画像与内容特征的综合分析

用户画像与内容特征是个性化推荐算法的两个重要因素(如图1)。用户画像可以提供用户的详细描述,包括其年龄、性别、地区、职业、爱好及其他信息。通过分析用户档案,可以更好地了解其需求,提供更有针对性的推荐,提高用户的上网体验满意度。内容特征基于搜索词分析文本内容,包括关键字、主题及其他信息,有助于人们更好地理解文本内容,通过收集相关信息,如用户的历史搜索信息、浏览信息及行为数据,创建用户档案,通过主题提取、情感分析及关键词提取等获取文本内容特征。在推荐过程中,对用户档案及内容特征进行全面分析,获得用户需求及文本内容特征,选择符合用户需求及文本内容特征的高质量内容提出建议。

图1 个性化推荐算法关系图

1.2 用户画像的构建

用户画像是对特定用户或用户组进综合分析,包括行为数据、兴趣偏好及其他数据[4]。用户画像是个性化推荐算法的基础,构建算法需考虑以下几个方面:用户基本信息采集,这是用户最基本的属性,对推荐算法来说非常重要。收集用户行为数据,以反映消费者兴趣、偏好、行为习惯及其他方面的特征。消费者兴趣偏好分析,通过分析、提取消费者行为数据,确定其兴趣偏好,如对哪些内容具有更高的评级(如图2)。基于上述收集及分析建立用户画像,提供计算机个性化推荐。这是一个迭代过程,需要不断更新改进,以适应用户不断变化的兴趣及需求[5]。

图2 用户画像构建过程

1.3 内容特征的提取

内容特征提取是在计算机网络搜索引擎中分析提取与内容相关联的特征信息,采用基于TF-IDF算法的文本分类方法提取特征信息,具体步骤见图3,具体模块解释如下:

图3 内容特征的提取过程

语言处理:在搜索引擎中对每篇文章或网站进行分段,删除停止语及特殊字符,将每个单词视为一个特征。

特征选择:根据文本的分类要求选择有意义、有特色的特征词。

计算TF-IDF值:对每个特征词计算文本中的频率TF及其反向文档频率IDF值,将频率TF和反向文档频率IDF值相乘,得到该特征词的TF-IDF权重值。

归一化处理:对所有特征词的TF-IDF权重值进行归一化,以避免出现极值对特征权重产生影响。

通过以上步骤获取每篇文章或网站的TF-IDF向量,进一步描述其特征信息,将用户浏览及搜索历史与内容特征相结合,计算其兴趣度,根据其兴趣水平向用户推荐相关信息。实验结果表明,该算法可有效提高搜索引擎的推荐性能及用户满意度。

1.4 兴趣度的计算

为了计算用户兴趣,需要将浏览及搜索历史记录与内容功能相结合,对用户进行分类,分析用户的个人信息、行为偏好及兴趣爱好等,建立用户画像。将用户分为多组,了解每个用户的利益及需求,使用协作过滤算法查找与目标用户有类似兴趣的用户,提取其搜索及点击行为数据,计算相似度,得到项目列表与目标用户的兴趣相似。在具体过程中,采用基于余弦相似度的协作过滤算法,将用户活动、账户中受欢迎的项目纳入相似度计算中,增加推荐结果的准确性及实用性,通过改进算法,引入基于时间衰减的权重计算方式,避免历史数据对推荐结果的影响,提高推荐算法的易用性。

2 总结与展望

计算机搜索引擎个性化推荐算法需要考虑诸多因素,如搜索用户意图及偏好、相关搜索结果及可信度、计算速度、准确性等。还要与其他搜索引擎功能及服务相协调集成,以提高性能及用户体验。

指出了计算机网络搜索引擎在获取信息方面存在的问题,提出进一步研究个性化推荐算法。这其是一种更准确、快速、有效的算法,将用户图像与内容功能相结合,对用户兴趣度及内容特征进行综合分析,提高个性化推荐效果及用户体验。通过提供准确的推荐服务,大大提高搜索效率及用户满意度。与传统的搜索引擎相比,在一定程度上解决了大量信息造成的搜索困难,可为用户提供个性化的搜索结果。该算法具有一定的实用价值,可应用于广告推荐、商品推荐中。个性化推荐算法已在不同类型的网站中得到了广泛使用[4]。如百度、知乎、豆瓣等网站,其通过搜索历史记录及关键字、分析用户行为及社会关系与分析情感及建立主题模型进行推荐,是现代计算机科学领域的研究热点之一。

随着互联网信息的不断扩展及用户需求的不断变化,应继续优化计算机网络搜索引擎个性化智能推荐算法,深入研究用户数据收集及处理技术,提高推荐算法的准确性,使推荐结果满足用户的真实需求。进一步研究算法模型,深化算法理论,提高算法的可解释性及可扩展性,使推荐系统更加稳定可靠。随着物联网技术的不断发展,需探索基于物联网数据及用户行为数据的常见推荐算法,以提高推荐效率及用户体验。尝试在电子商务、新闻信息、社交网络等领域应用个性化推荐算法,加强深度学习、群体智能、推荐系统等新技术及方法的应用,提高搜索引擎的智能推荐水平。