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数据挖掘技术在个性化信息检索系统中的应用研究的中期报告

一、研究背景

随着信息技术的不断发展，互联网上的信息量呈现爆发式增长，用户在检索信息时，常常会面临信息过载的问题，个性化信息检索系统应运而生。个性化信息检索系统能够根据用户的兴趣和偏好，为用户提供更加准确、有效、个性化的搜索结果。数据挖掘技术是实现个性化信息检索系统的关键技术之一，因此对其在个性化信息检索系统中的应用进行研究具有重要意义。

二、研究目的

本研究旨在探讨数据挖掘技术在个性化信息检索系统中的应用，提高个性化信息检索系统的搜索效果及用户体验。

三、研究内容

1.个性化信息检索系统的发展现状和应用场景。

2.数据挖掘技术在个性化信息检索系统中的应用方法和流程。包括数据预处理、数据挖掘模型构建、模型训练和测试等环节。

3.以用户兴趣建模为例，探讨数据挖掘技术在该方面的应用。通过采集用户的历史检索记录、点击行为等数据，建立用户偏好模型，并将模型应用于搜索结果中，提高搜索结果的相关性和个性化。

4.利用实验验证数据挖掘技术在个性化信息检索系统中的应用效果。通过对比实验，分析数据挖掘技术应用前后的搜索效果，验证其在个性化信息检索系统中的实用性和价值。

四、研究方法

本研究采用文献资料法、实证分析法和系统设计法相结合的方法进行。具体而言，通过文献资料法调研个性化信息检索系统和数据挖掘技术的研究现状和应用情况；采用实证分析法，分析数据挖掘技术在个性化信息检索系统中的应用效果；通过系统设计法，构建个性化信息检索系统，验证数据挖掘技术在系统中的应用效果。

五、研究进展

目前，已经完成了对数据挖掘技术在个性化信息检索系统中的应用方法、流程和应用场景的调研，并初步构建了个性化信息检索系统。下一步，将进行数据预处理和建模，并开展实验验证数据挖掘技术在系统中的应用效果。

六、研究意义

本研究将有助于提高个性化信息检索系统的搜索效果和用户体验，促进数据挖掘技术在信息检索领域的应用和研究。同时，本研究具备一定的理论价值，能够丰富数据挖掘技术在信息检索领域的研究内容。