【摘 要】
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搜索引擎用户行为分析是网络信息检索技术的研究热点。通过分析用户点击行为,利用Web数据挖掘技术获取有用信息,提高搜索引擎的检索算法和检索服务的效率,把用户从大量无序的
【机 构】
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华南理工大学软件学院,华南理工大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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广东省科技计划资助项目(2007B01020049)
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搜索引擎用户行为分析是网络信息检索技术的研究热点。通过分析用户点击行为,利用Web数据挖掘技术获取有用信息,提高搜索引擎的检索算法和检索服务的效率,把用户从大量无序的搜索结果中解放出来。本文针对传统并行计算模型在易扩展和易编程方面遇到的瓶颈,给出一种基于Ha-doop的海量日志数据处理模型,通过基于Hadoop的分布式文件系统HDFS与MapReduce并行计算模型提高系统扩展性和易编程性,并应用该模型分析了Sogou搜索引擎一个月内约2 200万条查询日志,分析结果对于掌握用户搜索行为,评测及改进搜索引擎检索、排序算法等均有较好的指导意义。
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