一种轻量级个性化搜索引擎的研究的中期报告本项目的目标是通过研究和开发一种轻量级的个性化搜索引擎，来提高用户的搜索体验。在前期调研及实验的基础上，我们确定了以下任务和进展：1.数据采集与处理我们采集了数百个网站的数据，包括网页信息、URL、域名、关键词等，并进行了初步的清洗和分类处理。这一过程中，我们发现站外的链接权重对搜索结果影响显著，因此在后续处理中我们会将其加入权重计算的考虑。2.搜索算法优化为了提高搜索结果的相关性，我们考虑使用多种算法对关键词进行处理和匹配。我们在之前的实验中已经验证了使用TF-IDF算法和文本分类算法的有效性，因此在这个阶段，我们将继续优化这些算法，并考虑采用深度学习的方法进行关键词匹配，以提高搜索准确度和效率。3.用户画像构建在实现个性化搜索的过程中，我们需要构建用户画像，以了解用户的兴趣爱好、搜索习惯和搜索历史等，从而实现推荐相关、更加准确的搜索结果。在这个阶段，我们主要进行了用户习惯分析、搜索记录收集和数据处理等方面的工作。目前，我们已经完成了以上任务的初步设计和实现，并在一定程度上取得了一些成效，包括改进搜索准确度、提高搜索效率、优化推荐结果等。我们将持续探索和开发，并希望能够在本项目的最终阶段取得更好的成果。