基于神经网络的个性化信息检索模型研究

针对目前企业内部对个性化信息检索需求日益迫切的问题,提出一种基于神经网络的个性化信息检索模型。通过用户行为,神经网络模型可以自动学习用户的兴趣特征,建立用户检索词与用户兴趣之间的联系,得到个性化检索结果。最后,通过计算用户兴趣与文档的相似度,并与BM25模型打分值进行线性加和,重新排序文档。实验结果表明,该方法从效果上优于其他同类个性化检索方法。