移动应用智能搜索算法研究与应用

发布时间：2017-04-08 03:26

  本文关键词：移动应用智能搜索算法研究与应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着移动互联网高速发展和移动智能设备的迅速普及,特别是“NET+”概念提出之后,移动应用成爆炸式的增长,移动应用已经成为人们网上购物、日常出行必不可少的工具。在上千万级的移动应用当中,如何快速找到满足自己需求的移动应用成为互联网厂商和学术界急需研究的热点难题。移动应用搜索引擎作为帮助用户在大量移动应用中获取满足自身需要的应用的有效工具,其研究、开发及推广应用很有必要。与传统文本搜索使用PageRank、TF-IDF算法相比,移动应用搜索有具有短文本、强语义、长尾搜索的特点,因此,传统的PageRank、TF-IDF算法在移动应用搜索中并不能得出较好的搜索效果。基于此,本文提出面向移动应用的智能搜索算法。该算法主要由应用语义评分模块、协同评分模块和混合得分模块三部分组成。在应用语义评分模块,结合DBSCAN算法、贝叶斯算法和相似度算法,对移动应用的属性进行学习,得出前缀匹配、后缀匹配、包含匹配、优质前缀、优质后缀、相似度评分等规则,使得搜索词与移动应用在语义上的匹配更加精确,解决了移动移动搜索“短文本”和“强语义”问题。在协同评分模块,结合特定移动应用的下载量、星级评价指标得出一个协同分数,该分数代表所有用户对该应用的评价,满足移动应用搜索“长尾搜索”的特点。在混合得分模块,综合考虑应用语义评分和协同评分,通过函数计算得到该移动应用的最终得分,避免了应用语义评分或协同评分单个得分过高导致总得分过高的情况。实验结果表明：本文提出的移动应用智能搜索算法能够精确的搜索出用户的想要的应用,在准确率、召回率、F-Measure指标上均对TF-IDF算法有着明显的优势。并且通过搜索举例,在以百度手机助手的搜索结果为标准搜索结果的条件下,本文提出的移动应用智能搜索算法与商业移动应用搜索引擎相比也具有优秀的表现。最后,在移动应用智能搜索算法基础上,本论文开发了一个基于Lucene的移动应用搜索引擎。通过给出的移动应用搜索引擎的架构图和主要代码,证明了本文提出的移动应用智能搜索算法的可行性。
【关键词】：移动应用 智能搜索 应用语义评分 DBSCAN
【学位授予单位】：广东工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.3
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-15
• 第一章 绪论15-23
• 1.1 研究背景与意义15-18
• 1.1.1 研究背景15-17
• 1.1.2 研究意义17-18
• 1.2 研究现状与面临的问题18-20
• 1.2.1 研究现状18-19
• 1.2.2 面临的问题19-20
• 1.3 研究内容及主要工作20-21
• 1.4 论文结构安排21-22
• 1.5 本章小结22-23
• 第二章 相关概念23-35
• 2.1 搜索引擎23-25
• 2.1.1 搜索引擎发展历史23-24
• 2.1.2 搜索引擎分类24-25
• 2.2 分词技术25-26
• 2.2.1 分词技术介绍25-26
• 2.2.2 分词技术总结26
• 2.3 搜索算法26-29
• 2.3.1 搜索算法介绍26-28
• 2.3.2 搜索算法总结28-29
• 2.4 相似度算法29-30
• 2.4.1 相似度算法介绍29-30
• 2.4.2 相似度算法总结30
• 2.5 聚类算法30-33
• 2.5.1 聚类算法概述30-32
• 2.5.2 DBSCAN算法32-33
• 2.6 贝叶斯分类算法33
• 2.7 本章小结33-35
• 第三章 搜索引擎概述35-41
• 3.1 搜索引擎系统结构35
• 3.2 索引构造过程35-36
• 3.3 搜索过程36-37
• 3.4 搜索引擎组件37-39
• 3.4.1 索引库37
• 3.4.2 分词器37-38
• 3.4.3 搜索器38
• 3.4.4 评分器38-39
• 3.5 Lucene39-40
• 3.5.1 Lucene概述39
• 3.5.2 Lucene优点39-40
• 3.6 本章小结40-41
• 第四章 移动应用智能搜索算法41-53
• 4.1 移动应用智能搜索算法概述41-43
• 4.2 应用语义评分模块43-50
• 4.2.1 已有语义评分算法存在的问题43
• 4.2.2 应用语义评分模块算法相关定义43-44
• 4.2.3 应用语义匹配评分算法44-47
• 4.2.4 应用语义匹配算法、优质前缀、优质后缀算法举例47-49
• 4.2.5 应用语义相似度评分算法49-50
• 4.2.6 应用语义评分算法公式50
• 4.3 应用协同评分模块50-51
• 4.3.1 概述50
• 4.3.2 应用协同评分模块算法50-51
• 4.4 混合得分模块51
• 4.5 移动应用智能搜索算法特点51-52
• 4.6 本章小结52-53
• 第五章 试验验证和结果分析53-63
• 5.1 实验环境53
• 5.2 实验数据53-54
• 5.3 实验评价指标54
• 5.4 实验数据准备54-55
• 5.5 搜索实验55-61
• 5.5.1 搜索结果举例55-59
• 5.5.2 实验结果59-61
• 5.5.3 实验分析61
• 5.6 本章小结61-63
• 第六章 移动应用智能搜索算法应用63-71
• 6.1 系统架构63-64
• 6.2 搜索引擎实现64-69
• 6.2.1 集成Lucene64
• 6.2.2 创建搜索服务64-65
• 6.2.3 集成IK分词器65
• 6.2.4 集成移动应用智能搜索算法65-69
• 6.3 搜索结果示例69-70
• 6.4 本章小结70-71
• 总结与展望71-72
• 参考文献72-76
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文76-78
• 致谢78

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