北 京 大 學(xué) 碩士研究生學(xué)位論文 題目 ： 基于概率模型的名人網(wǎng)頁相關(guān)度評價 姓 名： 劉曉莉 學(xué) 號： 10208074 院 系 ： 信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院 專 業(yè)： 計算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 研究方向： 網(wǎng)絡(luò)與分布式 系統(tǒng) 導(dǎo) 師： 李曉明 教授 二零零五年五月 版權(quán) 聲明 任何收存和保管本論文各種版本的單位和個人，未經(jīng)本論文作者同意，不得將本論文轉(zhuǎn)借他人，亦不得隨意復(fù)制、抄錄、拍照或以任何方式傳播。否則，引起有礙作者著作權(quán)之問題，將可能承擔(dān)法律責(zé)任。 摘 要 本文的工作是在 北京大學(xué)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)室、北京大學(xué)計算語言所與北京大學(xué) 天網(wǎng)知名度系統(tǒng) (開展的 。 針對 原有系統(tǒng)名人網(wǎng)頁相關(guān)度評價中存在的問題， 本文中 提出了一種基于概率模型的名人網(wǎng)頁相關(guān)度評價模型。 首先，針對 統(tǒng)中名人網(wǎng)頁相關(guān)度評價的特點(diǎn)，構(gòu)建基本 相關(guān)度評價模型。構(gòu) 建基礎(chǔ)是 其基礎(chǔ)上引入 進(jìn) 式，彌補(bǔ)其沒有考慮 記的不足。 利用 統(tǒng) 數(shù)據(jù)集進(jìn)行評測，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明 記系數(shù)的引入提高了系統(tǒng)相關(guān)度評價質(zhì)量，同時顯示該基本模型優(yōu)于原有系統(tǒng)中的相關(guān)度評價模型，提高了系統(tǒng)性能。 其次，由于不同領(lǐng)域名人的屬性信息對其相關(guān)度評價有不同的貢獻(xiàn)，本文中構(gòu)建了區(qū)分領(lǐng)域的 多層次 實(shí)體模型，來更好 地 描述用戶的信息需求。同時在基本模型基礎(chǔ)上引入屬性信息權(quán)重系數(shù)，使基本模型從不支持結(jié)構(gòu)化查詢需求改進(jìn)為支持 多層 次 實(shí)體模型。各領(lǐng)域的權(quán)重系數(shù)通過訓(xùn)練集訓(xùn) 練 的方式獲得，避免了人工賦予 方法 的不確 定 因素。選取對系統(tǒng)相關(guān)度性能提高最大的一組權(quán)重系數(shù)作為模型中的領(lǐng)域參數(shù)，該套參數(shù)通過測試集的測試，證明有較好的適用性。 再次， 采用了偽反饋和用戶反饋兩種相關(guān)反饋方法，為實(shí)體屬性信息進(jìn)行 權(quán)重的 自動調(diào)整，以 達(dá)到系統(tǒng) 相關(guān)度評價的進(jìn)一步 優(yōu)化 。通過實(shí)驗(yàn)得出的結(jié)論是：1）初始檢索的質(zhì)量 很大程度地 影響偽反饋的效果 。 應(yīng)該先對初始檢索模型進(jìn)行優(yōu)化，再使用偽反饋，這個順序很重要；同時初始檢索的質(zhì)量需要達(dá)到一定高度后，使用偽反饋才能提高系統(tǒng)檢索質(zhì)量，目 前系統(tǒng)的初始檢索質(zhì)量仍不適宜直接進(jìn)行偽反饋。 2）用戶反饋在總體上 自動 優(yōu)化 了 屬性信息權(quán)重，提高了系統(tǒng)相關(guān)度評價質(zhì)量。 3）用戶反饋的效果受名人實(shí)體屬性信息詞數(shù)的影響，屬性信息越豐富，采用用戶反饋后評價質(zhì)量提高的概率越大。 關(guān)鍵詞： 信息檢索 ， 相關(guān)度評價， 概率模型， 相關(guān)反饋 s I is an to of a is in to of s a is on to a is to an to of is on s be to s to to an 1) of a to be is 2) in 3) of is to of in s of 目 錄 第一章 引言 . 1 目背景 . 1 關(guān)工作 . 3 網(wǎng)知名度原有系統(tǒng) . 3 . 6 家查找 . 7 文工作 . 9 文組織 . 10 第二章 天網(wǎng)知名度系統(tǒng) . 13 統(tǒng)流程 . 13 頁搜集模塊及改進(jìn) . 15 頁分析與索引模塊 . 15 頁評價模塊及改進(jìn) . 17 戶界面模塊 . 19 體 數(shù)據(jù)集及擴(kuò)容 . 21 章小結(jié) . 23 第三章 基于概率模 型的相關(guān)度評價 . 24 率模型 . 24 典的概率模型 . 24 . 26 統(tǒng)名人網(wǎng)頁相關(guān)度評價基本模型 . 27 本模型 . 27 型的實(shí)現(xiàn) . 29 統(tǒng)評測方法 . 31 統(tǒng)中原有的評測方法 . 31 . 32 本模型性能評測 . 37 驗(yàn)設(shè)計 . 37 驗(yàn)結(jié)果及分析 . 38 章小結(jié) . 41 第四章 支持多層次實(shí)體模型的相關(guān)度評價 . 42 層次的實(shí)體模型 . 42 進(jìn)的評價模型 . 43 數(shù)的獲取 . 43 驗(yàn)設(shè)計 . 44 數(shù)的訓(xùn)練 . 44 數(shù)的選定和 測試 . 47 章小結(jié) . 50 第五章 相關(guān)性反饋 . 51 關(guān)性反饋理論 . 51 網(wǎng)知名度系統(tǒng)中的相關(guān)性反饋 . 52 驗(yàn)與分析 . 54 反饋 . 54 戶反饋 . 56 章小結(jié) . 59 第六章 總結(jié)和展望 . 60 結(jié) . 60 望 . 61 參考文獻(xiàn) . 62 致 謝 . 64 圖 目 錄 圖 2天網(wǎng)知名度系統(tǒng)流程圖 .實(shí)體屬性信息注冊界面 . 2用戶檢索界面 . 2實(shí)體網(wǎng)頁的檢索排 . 3 2:2:1 . 3 4:2:1 . 3 5:2:1. 3 100:20:1. 3 100:20:4. 3 20:2:1 . 3 100:2:1 . 3. 3加入 評測方法 1 . 3加入 測 . 3概率 3比模型 2相關(guān)度評價質(zhì)量的對比（評測方法 1） . 3模型 3比模型 2相關(guān)度評價質(zhì)量的對比（ . 4姓名 . 4單位 . 4職務(wù) . 4兼職 . 4社會形象 . 4特征詞 . 4代表作 . 4模型 4初始選值后比模型 3的提高 . 4模型 4比模型 3的提高 . 5優(yōu)化初始檢索對偽反饋的提高 . 5模型 4 偽反饋后的漲幅 .圖 5用戶反饋后的漲幅 . 5反饋后增長的概率與屬性詞個數(shù)的關(guān)系 . 目 錄 表 2原始網(wǎng)頁庫（ 構(gòu) . 2網(wǎng)頁 實(shí)體評分庫（ 構(gòu) . 2網(wǎng)頁屬性庫（ 構(gòu) . 3天網(wǎng)搜索引擎中部分 . 4. 5用戶屬性信息詞數(shù) .京大學(xué)碩士學(xué)位論文 第一章 引 言 1 第一章 引 言 為一種全新的信息資源，獲得了極大的發(fā)展，為人類信息獲取提供了一個豐富的寶庫。信息的 有效檢索 隨之 變得 舉足輕重 。 目 背景 大量實(shí)驗(yàn)和研究表明， 整體網(wǎng)頁的數(shù)量以指數(shù)形式增長 1， 2， 3。 根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心 2004年中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息資源數(shù)量 調(diào)查 報告” 4，截至 2004 年 12 月 31 日，全國域名數(shù)為 1852300 個，與 2003 年同期相比增長56%； 網(wǎng)站數(shù)為 668900 個，同期相比增長 網(wǎng)頁總字節(jié)數(shù) 增長最快，同期相比增幅為 238%。網(wǎng)頁總數(shù)為 個，同期相比增長 平均每個網(wǎng)站的網(wǎng)頁數(shù)為 1297 個，同期相比增長 在線數(shù)據(jù)庫數(shù)為 306000 個，同期相比增長 截至 2005年 5月， 8,058,044,651 張網(wǎng)頁 5。 目前人們在網(wǎng)上尋找信息時，大部分還是基于傳統(tǒng)的信息瀏覽方式，主要工具是瀏覽器。通過瀏覽器獲取信息主要有三種方式 6： 1 ） 直 接 向 瀏 覽 器 輸 入 一 個 該 信 息 源 的 網(wǎng) 址 （ , 例如，, 瀏覽器將返回所請求的網(wǎng)頁，用戶可以 根據(jù)該網(wǎng)頁內(nèi)容及其包含的鏈接文本或圖像的引導(dǎo)，獲得自己需要的內(nèi)容； 2） 登錄到 某個知名 門戶網(wǎng)站， 例如 , 根據(jù)該網(wǎng)站 提供的分類信息和 相關(guān) 鏈接， 進(jìn)行 網(wǎng)上“沖浪”， 尋找自己感興趣的內(nèi)容 ； 3） 訪問某個 搜索引擎 網(wǎng)站 ， 例如， , 輸入 自己關(guān)心信息的關(guān)鍵詞，根據(jù)返回的相關(guān)網(wǎng)頁列表、摘要和鏈接，試探尋找自己需要的信息。 這三種方式各有特點(diǎn)，各有相對最適合的應(yīng)用場合。第一種方式的應(yīng)用是最有針對性的，例如要 了解北京大學(xué)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)室在做些什么工作，得知該實(shí)驗(yàn)室的網(wǎng)址是 , 于是直接把這個 第一章 引 言 2 方式。第二種方式的應(yīng)用類似于讀報，用戶不一定有明確的目的，只是想看看網(wǎng)上有什么有意思的消息；當(dāng)然這其中也可能是關(guān)心某種主題，例如體育比賽、家庭生活等。第三種方式適用于用戶大概知道自己要關(guān)心的內(nèi)容，例如，“ 和諧社會 ” ，但是不清楚哪里能夠找到相關(guān)信息（即不知道哪些 在這種場合，搜索引擎能夠?yàn)橛脩籼峁┛赡苁窍嚓P(guān)網(wǎng)頁的一個網(wǎng)址及其摘要的列表，由用戶 一個個試探 ， 看是否是自己需要的?，F(xiàn)在的搜索引擎技術(shù)已經(jīng)能夠做到在多數(shù)情況下滿足用戶的這種需要。 然而，上述這些沒有覆蓋人們的所有信息需求。例如，一個人可能會關(guān)心最近半年來網(wǎng)上出現(xiàn)了哪些關(guān)于他（她）的信息，一個企業(yè) 可能要關(guān)心它做了一次大規(guī)模促銷活動后一個月內(nèi)網(wǎng)上有什么反響，一個政府機(jī)構(gòu)可能會關(guān)心在一項(xiàng)政策法規(guī)頒布后網(wǎng)上的輿論。對于這樣的信息需求，目前的網(wǎng)上信息系統(tǒng)都不能很好地滿足。在上面三種信息獲取方式中，只有第三種方式可以勉強(qiáng)地、間接地提供這類信息服務(wù)， 但是需要 通過不斷提供各種查詢詞、反復(fù)試探，繁復(fù)、效率不高 而且很不方便。 以一個例子來說明“繁復(fù)、效率不高、很不方便”。比如某著名“信息技術(shù)”公司的“總經(jīng)理”“王曉東”希望了解最近一段時間來網(wǎng)上有些什么關(guān)于他的信息（即他最近在網(wǎng)上的“知名度”如何）。為此，他登上某個搜索引擎，例如，輸入名字“王曉東”。極大的可能是，搜索引擎返回給他上萬個條目，大致一看，許多雖然含有“王曉東”三個字，但和他一點(diǎn)關(guān)系都沒有。于是他下一步輸入“總經(jīng)理”，利用搜索引擎提供的“結(jié)果中查詢”功能，將上萬個條目限制到上千個，但是其中大部分仍然還是和他無關(guān)。 他當(dāng)然可以一個一個 查 看，記錄下確實(shí)和他相關(guān)的，然后仔細(xì)研究其內(nèi)容；但這顯然“繁復(fù)、效率不高、很不方便”。這里的問題在于，現(xiàn)在的搜索引擎一般都是通用 的 ，要準(zhǔn)備響應(yīng)用戶提出的任何查詢詞，同時沒有預(yù)先保存關(guān)于查詢用戶的任何指定信息的特征，因此給出的返回信息只能盡量“包羅萬象”，談不上針對性。利用多重關(guān)鍵字進(jìn)行限制能起到一些作用，但效果還是不夠好。 而且由于搜索引擎 是 把查詢作為一個無結(jié)構(gòu)的詞串來處理，會把 用戶輸入的多重 關(guān)鍵詞查詢到的文檔集合取 嚴(yán)格 交集返回，因此當(dāng)輸入查詢詞比較多的時候，又常會導(dǎo)致找不到任何信息。 北京大學(xué)碩士學(xué)位論文 第一章 引 言 3 因此 迫切需要一種能夠?yàn)橛脩糇詣邮占⒎治龊驼砭哂蓄A(yù)定特性信息的信息服務(wù)系統(tǒng) ,其特點(diǎn)是如下兩個方面的結(jié)合： 1）大規(guī)模網(wǎng)上信息的收集 (主要是 集和整理 )； 2）用戶預(yù)先提供盡量確定的目標(biāo)信息特性。 目前的 索引擎能夠較好地完成 1），而信息過濾、智能檢索等技術(shù)能夠?yàn)閷?shí)現(xiàn) 2）提供一定的基礎(chǔ)。將二者結(jié)合起來，有可能實(shí)現(xiàn)一種網(wǎng)上預(yù)定特性信息的收集、評價與分發(fā)系統(tǒng)，其特點(diǎn)是：系統(tǒng)持續(xù)不斷地從 企業(yè)網(wǎng)內(nèi)部 )上收集和保存網(wǎng)頁（或任何指定格式的文件），并把滿足要求的網(wǎng)頁（或文件）以指定的方式加工、存 儲和分發(fā)（例如按照評分、更新時間、文件大小等指標(biāo)、進(jìn)行排序、分類、自動摘要和 上述技術(shù)目標(biāo) 就 是 天網(wǎng)知名度項(xiàng) 目的立論動機(jī)。為進(jìn)一步明確信息的預(yù)定特性，本項(xiàng)目限定用戶提供的預(yù)定信息為一個或多個實(shí)體（包括人和公司 /機(jī)構(gòu)）的描述信息（例如人名、工作單位、行業(yè)與社會職務(wù)分類、或者公司 /機(jī)構(gòu)名稱、主要業(yè)務(wù)、產(chǎn)品等），這樣系統(tǒng)將自動為用戶指定的實(shí)體對每個網(wǎng)頁進(jìn)行相關(guān)度評價，并把相關(guān)的網(wǎng)頁進(jìn)行匯集、排序和加工。用戶可以由此定期和定量地獲得網(wǎng)上對其自身做了報道或描述的相關(guān)網(wǎng)頁，由此可以產(chǎn)生一種優(yōu)質(zhì)的個性化 網(wǎng)上知名度信息服務(wù)。 2002年 7月始， 北京大學(xué)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)室、北京大學(xué)計算語言所與北京大學(xué) 網(wǎng)知名度項(xiàng)目在天網(wǎng)搜索引擎的基礎(chǔ)上， 結(jié)合 中文信息處理的資源和先進(jìn)技術(shù)， 以名人 實(shí)體 為起點(diǎn)， 針對名人 特點(diǎn)，創(chuàng)建用于表示其特征的用戶屬性信息表示，建立相關(guān)度評價模型，進(jìn)行名人網(wǎng)頁的過濾和評價工作，并提供個性化檢索和定制信息的主動推送服務(wù)。 相關(guān)工作 網(wǎng)知名度 原 有系統(tǒng) 查詢輸入、文檔表示和相關(guān)度評價是信息檢索模型的三個基本方面。在天網(wǎng)北京大學(xué)碩士學(xué)位論文 第一章 引 言 4 知名度系統(tǒng)中， 查詢是用戶在注冊時填寫的名人屬性信息，系統(tǒng)中為了對其進(jìn)行更好的描述建立了名人實(shí)體模型，包括 8類屬性信息：領(lǐng)域、姓名、工作單位、職業(yè) /職務(wù)、兼職、社會形象、特征詞、代表作；文檔是系統(tǒng)收集的網(wǎng)頁；本文基于概率模型，通過改進(jìn)相關(guān)度評價算法和 采用 相關(guān)反饋來提高名人網(wǎng)頁 相關(guān)度評價的 質(zhì)量 。 相關(guān)網(wǎng)頁 排序結(jié)果的優(yōu)劣是系統(tǒng)服務(wù)質(zhì)量的最根本體現(xiàn)，因此名人網(wǎng)頁的相關(guān)度評價算法是系統(tǒng)的關(guān)鍵所在。相關(guān)度，在本系統(tǒng)中認(rèn)為是用戶注冊信息 (代表用戶信息需求 )與網(wǎng)頁的匹配程度。 原有系統(tǒng)中 有兩個 相關(guān)度評價模型 6： 1） 基于信息提取的布 爾加權(quán)模型， 簡稱模型 1。其評價方法是 對網(wǎng)頁表示庫中的每一個網(wǎng)頁，檢查其人名列表，檢索用戶信息庫，對其中已注冊的人名（實(shí)體名）建立一個該網(wǎng)頁對該人名的相關(guān)度評分初值；對檢索出的注冊名人實(shí)體列表，檢查該網(wǎng)頁中的二元關(guān)系和實(shí)體信息庫，對符合匹配的關(guān)系為該網(wǎng)頁的相關(guān)度評分增加一定分值，同時利用排除詞表過濾掉重名的無關(guān)網(wǎng)頁；對網(wǎng)頁分詞中的有效詞（對語義理解有效的大部分實(shí)詞）分別檢索實(shí)體信息庫的八類信息，分不同情況為該網(wǎng)頁對名人的相關(guān)度評分增加不同分值；對網(wǎng)頁分詞中的有效詞檢查其 記，分不同情況為該網(wǎng)頁對名人的 相關(guān)度評分增加不同分值；根據(jù)網(wǎng)頁長度、網(wǎng)頁中的人名個數(shù)等因素調(diào)整其相關(guān)度評分值。 2） 組合向量空間模型（ 簡稱模型2。其評價方法是， 對于實(shí)體屬性的八類信息分別創(chuàng)建八個向量，每個向量的維數(shù)是該類信息包含的詞的個數(shù)。相應(yīng)的，根據(jù)實(shí)體屬性對應(yīng)的八個向量對實(shí)體相對應(yīng)的網(wǎng)頁分別提取相應(yīng)的八類信息的向量表示，分別計算這八對向量中兩兩之間的相似度，然后根據(jù)每類信息各自對相關(guān)度的貢獻(xiàn)大小對這些相似度加權(quán)求和，形成最后的網(wǎng)頁信息與實(shí)體屬性的相關(guān)度評價結(jié)果。網(wǎng) 頁文檔向量各個維的權(quán)重根據(jù)該詞的絕對詞頻及其 在 對相關(guān)度評價結(jié)果的 評測中， 模型 2 優(yōu)于模型 1， 原有系統(tǒng)的相關(guān)度評價質(zhì)量以模型 2為準(zhǔn)。本文中對原有系統(tǒng)相關(guān)度質(zhì)量進(jìn)行改進(jìn)的參照為模型 2。 模型 2 相關(guān)度評價結(jié)果與 人名 +單位 +職業(yè) 和 人名 +單位 等信息作為查詢關(guān)鍵詞返回的結(jié)果，采用 P20 進(jìn)北京大學(xué)碩士學(xué)位論文 第一章 引 言 5 行的評測比較 ,結(jié)果顯示 該項(xiàng)指標(biāo)下，與 檢索結(jié)果基本相當(dāng)，并優(yōu)于 檢索結(jié)果 6。 但是，從多層次的相關(guān)度判別角度出發(fā)（本系統(tǒng)中網(wǎng)頁的相關(guān)度分為高、中、低三個層次），對網(wǎng)頁不再僅進(jìn)行二元的相關(guān)或不相關(guān)的判斷時，高相關(guān)度的網(wǎng)頁排在前面才是一個實(shí)用的檢索系統(tǒng)質(zhì)量的更可靠指標(biāo)。 原 有系統(tǒng)中，高相關(guān)度網(wǎng)頁被排到后面的情況仍較常見。 通過 分析 ， 系統(tǒng)中 原 有相關(guān)度評價模型 2 主要存在下列三個 不足 ： 1） 向量空間模型的思想是測量 量和文檔向量之間的相似度。但是向量空間基本模型中并沒有給出相似度的計算公式。通常使用向量之間夾角的余弦或向量內(nèi)積作為相似度衡量標(biāo)準(zhǔn) , 無論采用哪種方法向量中每個緯度的權(quán)重要如何計算都是對檢索質(zhì)量致關(guān)重要 的 7。 模型 2 采用 算相似度時主要依據(jù)是屬性信息詞的詞頻（ 記。沒有考慮 逆 文檔頻（ 文檔長度（ 作用。很多研究和實(shí)驗(yàn)表明二者在相關(guān)度評價中是非常重要的因素。 tf,有 大部分搜索引擎在 權(quán)重計算方法中 都 包含 的因素 8。 大量文檔中都出現(xiàn)的詞與僅在少量文檔中出現(xiàn)的詞對網(wǎng)頁相關(guān)度評價的貢獻(xiàn)是不同的。 文檔長度 對相關(guān)度評價也是有 影響 的， 一個查詢詞在一篇內(nèi)容重復(fù)冗長的文檔中出現(xiàn) 2次，與在一篇簡 要精煉 的 文檔中出現(xiàn) 2次，對相關(guān)度的貢獻(xiàn)是不同的，如果不考慮文檔長度，那么就會 使 評價標(biāo)準(zhǔn)偏向于內(nèi)容重復(fù)冗長的文檔。因此需要在網(wǎng)頁的相關(guān)度評價中加入對 素的考慮 （ 同時還要考慮到文檔集合中所有文檔的平均長度 ， 為比較依據(jù) ） 。 2） 不同領(lǐng)域名人 的 實(shí)體模型沒有 進(jìn)行 區(qū)別 。 通過觀察和實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)， 不同 領(lǐng)域的名人，其高相關(guān)度 網(wǎng)頁的內(nèi)容有比較明顯的差別， 且 有一定規(guī)律可循 ，體現(xiàn)了 各類屬性對相關(guān)度評價質(zhì)量的貢獻(xiàn)不同 。 這與名人的領(lǐng)域有關(guān)，不同的領(lǐng)域性質(zhì)，決定了輿論的不同特性。 其中政府類名人的高相關(guān)網(wǎng)頁往往比較正式，關(guān)于其出席某次會議、發(fā)表某個講話等，關(guān)于其個人的專門報道比較少，這與其工作性質(zhì)的要求有關(guān)， 其相關(guān)網(wǎng)頁中 職業(yè)、職務(wù)的出現(xiàn)率較高；科教類名人的高相關(guān)網(wǎng)頁內(nèi)容也比較正規(guī)，其職業(yè)、職務(wù)類屬性在其相關(guān)網(wǎng)頁中出現(xiàn)率較高，而且其相關(guān)網(wǎng)頁往往圍繞其科研領(lǐng)域這個主題，即特征詞屬性；而媒體、演藝類名人的高相關(guān)網(wǎng)頁則常常圍繞他們的代表作、特征詞類屬性展開，比如對演藝類名人 相北京大學(xué)碩士學(xué)位論文 第一章 引 言 6 關(guān)網(wǎng)頁的 主題往往離不開其拍的電影、推出的專輯等。 因此 在實(shí)體模型中需要 根據(jù)領(lǐng)域 對 名人的 屬性 信息進(jìn)行區(qū)別對待， 根據(jù)領(lǐng)域 提高 其相應(yīng)“ 精華 ” 屬性對相關(guān)度評價的 作用力 。 3） 參數(shù)問題。 首先，模型 2 即組合 向量空間模型中引入八個向量，因此也引入了 8 個 屬性信息詞權(quán)重系 數(shù)， 其取值由人工賦予，存在一定不確定因素 ；其次屬性信息詞權(quán)重系數(shù)的調(diào)節(jié)需要人工參與，該模型中的屬性信息詞權(quán)重由文檔集決定，是固定值， 實(shí)際系統(tǒng)需要 根據(jù)使用效果自動調(diào)節(jié)內(nèi)部參數(shù)，實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步的優(yōu)化。 要使系統(tǒng)具備參數(shù)自動調(diào)節(jié)以實(shí)現(xiàn)自動優(yōu)化的功能， 首先需要改變賦值方式，用訓(xùn)練的方式替代人工賦予，減少不確定因素；其次需要提供屬性信息詞權(quán)重的自動調(diào)節(jié)機(jī)制。 本文中將針對模型 2 的以上三個不足，提出基于概率模型的相關(guān)度評價模型，以提高 統(tǒng) 的 相關(guān)度評價 質(zhì)量 。 2004年 8月 ， 加了名人智能搜索 “， 該功能 是為了 滿足 大量搜索用戶關(guān)于名人信息的搜索請求而推出 ?！?名人搜索 ” 包括搜索音樂家、電影明星，政治家，運(yùn)動明星，歷史人物及其他被關(guān)注人群。 根據(jù)用戶輸入的人名， 將 人物圖片，背景傳記或者新聞 等 不同 類型的 信息資源綜合成一個結(jié)果 ，形成對該名人 的一個答案返回給用戶 。例如， 輸入 會 返回 英國現(xiàn)任女王的信息，包括圖片、傳記及女王的官方網(wǎng)站，但是結(jié)果也會同時給出 16 世紀(jì)英國女王 的鏈接。 “收錄了 2， 000 多位世界著名人物的信息 9， 它 的目標(biāo)是對 已收錄的 名人給出一個包括其傳記等信息的答案 ，所有查詢同一個名人的用戶會得到相同的答案 。 天網(wǎng)知名度系統(tǒng)中則是由用戶來預(yù)定目標(biāo)名人特性， 不同用戶查詢的同一個名人在天網(wǎng)知名度系統(tǒng)中是被當(dāng)做不同實(shí)體的， 系統(tǒng) 根據(jù)用戶對目標(biāo)名人的信息描述， 對網(wǎng)頁進(jìn)行相關(guān)度評價，返回其相關(guān)網(wǎng)頁，按相關(guān)度從高到低的順序或按時間順序等，是 根據(jù)用戶的需求提供個性化名人檢索服務(wù) ，目前只針對 頁資源進(jìn)行評價 。 北京大學(xué)碩士學(xué)位論文 第一章 引 言 7 家查找 在相關(guān)研究和系統(tǒng)中，專家查找系統(tǒng)是信息檢索、知識管理、計算機(jī)支持協(xié)作工作（ 幾個領(lǐng)域的交叉研究點(diǎn) 10。目前已經(jīng)存在一些專家查找系 統(tǒng) 4。