马佳宁

(嘉兴南湖学院,浙江 嘉兴314001)

0 引言

计算机网络搜索引擎的出现令信息搜索更加方便、快捷、准确、全面,其可帮助用户获取各种产品、新闻、娱乐信息。目前,推荐算法存在信息过多、推荐不准确的问题。应将用户图像分析与内容功能相结合,结合用户的历史行为、访问信息及兴趣度等,更好地预测用户的搜索行为及需求,有效提高推荐的有效性及用户体验,满足用户需求。近年来,随着互联网用户数量的稳步增长,互联网信息量呈爆炸式增长[1]。谷歌、百度及搜狗等搜索引擎对推荐算法进行了深入研究,根据用户的点击行为、搜索历史及其他信息,推荐更符合其需求的搜索结果。应进一步研究计算机网络搜索引擎的个性化智能推荐算法,将不同用户的需求及偏好结合起来,提高搜索效率及用户满意度,推动互联网的发展进步。

深度学习技术的广泛应用进一步推动了搜索引擎及个性化推荐技术的创新发展,该技术具有自动分离功能,能够分析用户的搜索行为及兴趣,为用户提供更准确的搜索结果。

计算机网络搜索引擎及个性化推荐技术已在各个行业中得到了广泛应用。如,根据用户兴趣及操作在社交媒体平台上向其推荐最合适的内容;在电子商务平台上根据用户的购买历史、浏览行为及其他信息向其推荐最合适的产品[2]。

人们对个性化推荐算法进行了诸多研究,其中基于用户行为的推荐算法是比较经典的。用户行为包括搜索历史、页面停留时长、购买历史记录等,通过分析这些行为创建用户简档,为其提供个性化的推荐结果。……