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基于点击日志的搜索引擎用户满意度评价研究
被引量：
1
1
作者
邓晓妹
武刚
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第8期245-249,共5页
针对传统的搜索引擎人工评价方法效率低、成本大的问题,提出一种利用用户点击日志来评价搜索引擎用户满意度的方法。通过分析搜索引擎的用户点击日志,选择网页搜索结果排名、网页点击率、网页平均浏览时间作为用户满意度特征,分别运用...
针对传统的搜索引擎人工评价方法效率低、成本大的问题,提出一种利用用户点击日志来评价搜索引擎用户满意度的方法。通过分析搜索引擎的用户点击日志,选择网页搜索结果排名、网页点击率、网页平均浏览时间作为用户满意度特征,分别运用多元线性回归分析、多元对数回归分析和BP神经网络方法,建立了基于用户点击日志的搜索引擎用户满意度评价模型。结合具体的实验数据集,通过实验对线性回归模型、对数回归模型和BP神经网络模型的结果进行了比较与分析,验证了模型的有效性。
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关键词
搜索引擎评价
用户
满意度
用户点击日志
反向传播(BP)神经网络
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职称材料
题名
基于点击日志的搜索引擎用户满意度评价研究
被引量：
1
1
作者
邓晓妹
武刚
机构
北京林业大学信息学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第8期245-249,共5页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金(No.BLYX200928)
文摘
针对传统的搜索引擎人工评价方法效率低、成本大的问题,提出一种利用用户点击日志来评价搜索引擎用户满意度的方法。通过分析搜索引擎的用户点击日志,选择网页搜索结果排名、网页点击率、网页平均浏览时间作为用户满意度特征,分别运用多元线性回归分析、多元对数回归分析和BP神经网络方法,建立了基于用户点击日志的搜索引擎用户满意度评价模型。结合具体的实验数据集,通过实验对线性回归模型、对数回归模型和BP神经网络模型的结果进行了比较与分析,验证了模型的有效性。
关键词
搜索引擎评价
用户
满意度
用户点击日志
反向传播(BP)神经网络
Keywords
search engine evaluation
user satisfaction
user click log
Back Propagation（BP）neural network
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于点击日志的搜索引擎用户满意度评价研究
邓晓妹
武刚
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015
1
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