电视节目的个性化搜索研究

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1、电视节目的个性化搜索研究摘要电视节目是人们普遍喜欢的娱乐方式之一。然而随着电视技术的高速发展，电视节目日益丰富的，人们不知不觉中已深处在电视节目的海洋中。电视节目包含了文本字幕，因而对电视节目的查找可间接地转换为对电视文本的搜索。为了帮助用户快速地查找到喜爱的电视节目，针对电视节目的个性化搜索进行了研究，并开发了一个小型的个性化电视节目搜索原型系统。本文主要研究了基于文本的电视节目的个性化搜索，在文章最后可以看到个性化搜索算法可以显著提高搜索质量。关键词：个性化搜索，用户兴趣模型，查询扩展，用户反馈一、引言电视节目是人们普通的娱乐方式；然而随着电视技术的高速发展，出现了诸

2、如电缆、光缆、微波、卫星等多种传播方式。我国的鑫诺通信卫星可可同时支持两百余套标准清晰度电视节目；人们不知不觉中已深处在电视节目的海洋中。为了帮助用户快速地查找到喜爱的个性化电视节目，针对电视节目的个性化搜索进行了研究。在我们的系统中，我们是基于如下假定：每个电视节目都有一个对应的具有固定格式且具有类别信息的描述文本，所以对电视节目的搜索可以转换为对电视文本的搜索。二、个性化搜索引擎研究综述个性化搜索引擎目的是为了建立的通用搜索引擎之上的新一代的搜索引擎，它的目标是消除当前搜索引擎缺点即结果相关性低和“千人一面”等缺点。2.1个性化搜索框架如下图所示，我们设计的电视节目个

3、性化搜索系统共分为6个子系统：分别是处于最底层的自然语言处理子系统和网络蜘蛛子系统、处于次底层的存储子系统和索引子系统。图2-1电视节目个性化搜索系统架构8处于中间层的通用搜索系统和个性化搜索子系统，处于最高层的用户查询处理子系统。其中个性化搜索子系统又包括了四个子模块，分别为用户兴趣模型模块，用户反馈模块，语义库模块和以语义库为基础的查询扩展模块。我们的系统通用搜索引擎在此基础上，添加了基于用户兴趣模型，用户查询关键字的扩展，用户相关反馈等三个要素，使经典的搜索引擎具有了个性化搜索的特征。由上面可以看出，我们的电视节目个性化搜索系统是有九大模块组成的，每个模块具有各自相

4、对对立的功能（高内聚），而各个模块间紧密联系（低耦合），一起共同实现了电视节目的个性化搜索的功能。我们的系统是通过在原理的基础上增加了用户兴趣模型、用户查询扩展和用户反馈等中间层的子系统来实现搜索引擎的个性化。所以接下我们将介绍整个系统各个子系统的设计和实现，并着重介绍用户兴趣模型、用户查询扩展和用户反馈等中间层的子系统等三个子系统。2.2个性化搜索的流程图图2-2个性化搜索流程图如上图所示，用户使用个性化搜索的系统的过程如下：1.首先用户必须先注册，使系统能记录你的相关信息，从而提供每个用户具有一个独立的，与众不同的搜索引擎。2.用户通过查询界面输入查询，用户查询处理子

5、系统会对用户查询调用自然语言处理子系统进行预处理。3.系统会通过“用户查询扩展”子模块对查询进行扩展，扩展后的查询再经过“用户兴趣模型”子模块进行过滤得到跟用户更相关的查询。4.初始查询请求作为输入经过通用搜索引擎子系统的处理，并获得初始的查询结果再利用“用户兴趣模型”模块对初始查询结果进行重排序和过滤，得到最终的个性化查询结果。5.用户对查询结果做出反馈，那些反馈信息将被加入到“用户兴趣模型”模块中，使其能在下一次搜索中发挥作用。8三、用户反馈和用户兴趣模型3.1用户反馈用户反馈技术（userfeedback）是在个性化搜索方面最重要的方法之一。一个搜索引擎最终返回的结

6、果很大程度是依赖于用户的查询词。然而很少有用户能够构造理想的查询词，用户构造出来的查询词通常含义模糊。这样的原因有很多：用户的教育背景，用户对搜索引擎的理解水平，用户对检索问题的掌握情况。但是用户能做的是，如果把相关文档摆在用户面前，用户是能够知道这是我想要的。因此很自然的就产生了“用户反馈”的想法，即通过使用用户反馈来改进搜索系统的性能，提高用户的满意程度。3.2用户兴趣模型子系统设计我们定义的用户兴趣模型的信息是通过用户反馈捕捉到的动态用户兴趣。我们下面主要讲述了通过学习用户显式或隐式反馈来建立用户兴趣模型并动态更新用户模型的方法。我们研究的用户兴趣模型是基于如下几个

7、方面的考虑的：用户可以具有多个不同的兴趣模型，用户兴趣模型反映了用户的兴趣和偏好；用户显式或隐式反馈是将触发用户兴趣的建立或者更新，用户反馈包括了显示正反馈，显示负反馈，隐式正反馈和隐式负反馈四种；每一个用户的兴趣模型可以通过向量空间模型来表示；文档和用户兴趣的相似度大小可以通过余弦公式来计算。图3-1用户兴趣模型结构83.3用户兴趣模型学习算法毫无疑问，用户的兴趣是会随着户显式或隐式的反馈而动态改变的，比如新兴趣的加入，旧兴趣的消失，以及原来来兴趣的减弱或者加强。因此我们的系统必须能及时调整，才能真正反映用户的兴趣爱好。用户