Nuvarande webbsökmotorer är byggda för att betjäna alla användare, oberoende av behoven hos varje enskild användare. Personligisering av webbsökning är att utföra hämtning för varje användare som införlivar sina intressen. Vi föreslår en ny teknik för att kartlägga en användarfråga till en uppsättning kategorier, som representerar användarens sökning intention. Denna uppsättning kategorier kan fungera som ett sammanhang för att disambiguera orden i användarens fråga. En användarprofil och en allmän profil hämtas från användarens sökhistorik respektive kategorihierarki. Dessa två profiler kombineras för att kartlägga en användarfråga i en uppsättning kategorier. Flera inlärnings- och kombinationsalgoritmer utvärderas och bedöms vara effektiva. Bland algoritmerna för att lära sig en användarprofil väljer vi Rocchio-baserad metod för dess enkelhet, effektivitet och förmåga att vara anpassningsbar. Experimentella resultat visar att vår teknik för att anpassa webbsökning är både effektiv och effektiv.
Liu m.fl. REF kategoriserade en användares frågor i en uppsättning ODP-kategorier och anpassade rankingresultaten för varje enskild användare i enlighet med ett sådant identifierat sökintresse.
Personalized web search by mapping user queries to categories
{'venue': "CIKM '02", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}