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申请/专利权人：金陵科技学院

摘要：本发明公开了一种个性化检索方法，设计了一个高效和智能的基于用户兴趣的个性化搜索方案，数据用户只负责输入查询关键词，在具体检索过程中，针对数据用户给出的查询关键词结合用户的兴趣模型智能的进行多关键词精确检索和模糊语义检索，并返回精确的前k个搜索结果。此外，在检索过程中，通过查询关键词、扩展关键词与关键词匹配得到关键词候选索引，获取候选密文文档集合，提高了检索效率。为了保护数据的隐私，使用全同态加密对倒排索引进行加密，并使用混合云服务器，用户兴趣模型存放在私有云服务器，并在私有云服务器上对搜索结果进行排序，不仅保证了用户数据和计算操作的安全，还减轻了用户端的负担。

主权项：1.一种个性化检索方法，其特征在于，具体包括如下步骤：步骤1、数据拥有者将明文文档集合中的每一个明文文档通过加密秘钥加密成密文文档，发送给共有云服务器，并生成同态加密的私钥和公钥；步骤2、数据拥有者从明文文档集合中随机抽取若干个关键词，将关键词组成关键词字典；步骤3、将关键词字典中的每个关键词生成关键词指纹以及指纹索引链表，并发送给私有云服务器；依次将每一个关键词遍历每一个明文文档，计算出关键词与每一个明文文档的相关度得分，进行加密，插入到倒排索引中，通过倒排索引组织明文文档，并将倒排索引发送给公有云服务器；包括如下子步骤：步骤3.1、数据拥有者对每一个关键词kwi∈KW执行关键词指纹生成算法生成关键词指纹并将关键词指纹插入到指纹索引链表中，并发送给私有云服务器；其中，KW表示关键词字典，KW＝kw1,...,kwi,...,kwn，kwi表示关键词字典中的第i个关键词，n表示关键词的总数量；步骤3.2、数据拥有者对每一个明文文档dfj∈DF创建文档标识符DIDj，其中，DF表示明文文档集合，DF＝df1,...,dfj,...,dfm，dfj表示第j个明文文档，m为明文文档的总数量；步骤3.3、将关键词kwi遍历每一个明文文档dfj∈DF，若关键词kwi∈dfj，数据拥有者计算关键词kwi与明文文档dfj的相关度分数使用全同态加密算法对相关度分数进行加密，得到加密相关度分数其中，TF表示关键词在密文文档中出现的次数，IDF表示关键词的重要性程度；步骤3.4、将文档标识符DIDj和加密相关度得分作为关键词文档候选FSi插入关键词文档候选集FS中，并将关键词文档候选FSi按照文档标识符DIDj升序排列，将升序排列的关键词文档候选集FS′和关键词kwi生成的关键词指纹组成子索引步骤3.5、将每一个关键词kwi重复步骤3.3-3.4，得到子索引，将子索引按顺序插入倒排索引通过倒排索引组织明文文档，并将倒排索引发送给公有云服务器；步骤4、数据用户输入自己感兴趣的查询关键词，对查询关键词进行语义扩展，计算查询关键词与扩展关键词之间的语义相似度，生成陷门，并根据用户兴趣度模型生成查询关键词、扩展关键词的兴趣度值；步骤5、将生成兴趣度值的查询关键词、扩展关键词与私有云服务器上的关键词进行精确匹配，若精确匹配，将与查询关键词、扩展关键词精确匹配的关键词生成关键词候选索引；否则，将查询关键词、扩展关键词生成查询关键词指纹，在私有云服务器上通过模糊匹配算法查找与查询关键词指纹最接近的关键词，生成关键词候选索引；步骤6、公有云服务器根据关键词候选索引获取候选密文文档集合，计算候选密文文档与陷门的综合兴趣相关度，按照综合兴趣相关度对搜索的密文文档进行降序排序，将前k个密文文档返回给数据用户；步骤7、数据用户通过密钥解密返回的前k个密文文档。

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百度查询： 金陵科技学院 一种个性化检索方法