个性化元搜索结果整合算法的研究

元搜索是一种基于搜索引擎的搜索引擎,它将各个独立搜索引擎的结果经过融合呈现给用户,以此为用户提供更加全面的信息,但是要在数量庞大的搜索结果中快速的找到自己所需要的信息却不是一件容易的事。本文提出了一种基于用户兴趣的个性化元搜索引擎模型,通过提取用户个性化行为特征,建立用户兴趣库,并对搜索结果进行合理排序和整合,将用户最感兴趣的信息尽可能排在最前面,从而实现元搜索的个性化,提高用户搜索的查准率和效率。     

基于Nutch的用户行为分析搜索引擎的实现

Nutch是一个开放源代码的Web搜索引擎,由于不夫杂商业利益,它对搜索结果的排序算法较为透明公平。未来的搜索引擎的发展趋势之一是个性化和智能化,本文在研究开泺Nutch的基础上设计实现了一个具有关联用户搜索行为的搜索引擎。     

基于用户的批量图像元搜索引擎设计

根据基于文本的元搜索引擎,在如今独立的图像搜索引擎不够成熟的条件下,提出构建图像元搜索引擎,部分解决了图像搜索难的问题。同时提出基于用户的服务和批量图片搜索技术。基于用户的思想是为用户开辟存储块,用以记录用户近期的使用方案,方便用户更加快速地进行搜索。批量搜索技术相对提高搜索大量图片的速度,节约用户的时间。     

第三代搜索引擎与天网二期

论述了三代搜索引擎的发展,着重介绍了第三代搜索引擎的体系结构,详细讨论了该搜索引擎的几个核心技术——大规模搜集技术、超链分析技术和用户行为分析技术。介绍了作者参与研发的第三代搜索引擎——“天网”的研究进展,并指出了搜索引擎未来几个研究的热点方向。     

基于多Agent搜索行为分析的用户兴趣模型

为解决传统搜索引擎个性化的局限性问题,在研究用户感兴趣搜索引擎现状基础上,通过多Agent较全面记录、分析用户搜索的行为,提出了一种新的综合用户搜索行为,构建用户感兴趣搜索引擎研究框架--基于多Agent搜索行为分析的用户兴趣模型。研究结果表明,依据用户搜索行为构建用户兴趣模型,使搜索引擎返回结果更贴近用户需求。满足用户个性化服务,提高了信息搜索的查全率和查准率。     

一种有效的基于密度聚类的排序算法

个性化搜索引擎研究的目的是使搜索结果尽可能满足不同用户的信息需求,而排序算法在搜索引擎技术中占有着核心的地位.提出了一种基于改进的DBSCAN聚类的个性化排序算法,在全文搜索包Lucene与开源搜索引擎Nutch的基础上,实验证明该方法提高了用户搜索的准确率和召回率.     

基于Lucene的校园网搜索引擎的设计与实现

利用基于校园网的搜索引擎来搜索学校局域网内的信息已成为人们关注的热点,一方面是因为校园网内信息量不断增加,利用搜索引擎可以提高搜索效率;另一方面是因为由于网络设计的限制,百度等搜索引擎搜索不到局域网内的很多信息.在研究搜索引擎基本原理和技术的基础上,设计了基于Lucene的校园网搜索引擎.测试表明,本系统能很好地完成用户的搜索要求.     

垂直搜索引擎及其个性化推荐研究

针对通用搜索引擎在当前网络搜索应用中出现的搜索结果冗余度过大、信息定位不准确的问题,对垂直搜索引擎进行了研究,剖析了通用搜索引擎和垂直搜索引擎的体系结构,比较了两者的工作流程和搜索结果进行,利用垂直搜索引擎专注于某一领域从而降低了＂一词多义＂现象的特性,有效提高了查全率和查准率。针对垂直搜索引擎在无法满足不同用户的个性化需求方面的不足,分析了垂直搜索引擎的个性化信息检索和推荐技术,然后从实际应用出发,设计和实现了基于用户和文档特征向量矩阵的个性化检索和推荐算法。     

基于Lucene的校园信息搜索引擎的设计与实现

利用Lucene开源全文本搜索技术框架建立了校园搜索引擎,设计并实现了资源采集、信息检索、数据检索等模块,完成了一个基于Lucene的搜索引擎的应用,改进后的基于Lucene的校园搜索引擎能满足校园用户的需要并提升了搜索的准确性．     

网络搜索与智能代理技术

本文阐述了搜索引擎的工作原理,根据用户的体验即"准,全,快"(用专业术语称为查准率、查全率和搜索速度)评价搜索引擎技术的优劣。     

一种元搜索引擎框架模型的设计

元搜索引擎是搜索引擎之上的搜索引擎。用户递交检索请求,元搜索引擎接收该请求后,把它提交给多个预先选定的搜索引擎成员,集中所有的查询结果并以统一的格式返回给用户。首先概述了元搜索引擎的原理和现状,分析了当前研究元搜索引擎的难点所在,并提出改进方案。在此基础上,设计了元搜索引擎的总体框架,提出了查询代理、搜索代理、运算代理三大功能模块,并阐述各代理的功能流程。     

基于自然语言查询的搜索引擎模型

阐述了目前网络上的搜索引擎主要是基于关键词索引查询技术而设计的,这种技术的搜索范围很大,但由于关键词难于表达丰富的概念和用户信息需求中的丰富语义,导致查准率很低。以语义W eb和基于语义的网络信息检索技术为理论根据,从克服目前信息组织和信息检索的矛盾出发,用XML/RDF作为语义描述、组织、存储、查询的工具,试图在未来搜索引擎发展方面做一些尝试性的研究,提出了一个基于自然语言查询的搜索引擎模型。     

搜索引擎发展方向

介绍了互联网上搜索引擎的发展情况,从搜索引擎技术专业化、个性化、智能化3方面分析了搜索引擎发展方向,并设想更完美的搜索联引擎技术的未来.     

元搜索引擎的个性化

提出一种通过产生用户动态偏好来达到个性化搜索的方法．利用RDF的语义表达能力存储和优化基于访问记录的用户偏好,并采用聚类方法划分用户群,实现对用户偏好的有效管理。给出了元搜索引擎选择算法和搜索结果排序算法,实现了一个个性化的元搜索引擎,实验表明,该搜索引擎提高了查询准确率和使用效率,并能够根据用户及其所在群的历史偏好信息重新组织搜索结果．     

基于Lucene 的校园信息搜索引擎的设计与实现

利用Lucene开源全文本搜索技术框架建立了校园搜索引擎,设计并实现了资源采集、信息检索、数据检 索等模块,完成了一个基于Lucene的搜索引擎的应用,改进后的基于Lucene的校园搜索引擎能满足校园用户的需 要并提升了搜索的准确性．     

智能桌面元搜索引擎中个性化研究

随着WWW信息量的急剧膨胀,当前的搜索引擎已经不能够很好的满足人们信息搜索的需求,元搜索引擎作为下一代功能更强大、更具智能的方案而成为当前的研究热点.本文针对桌面搜索引擎易于获得单个用户个性化信息的特点,提出了个性化桌面元搜索引擎的解决方案,从它的体系结构到局部的技术难点都作了详细描述,同时最后给出总结和展望.     

面向语义搜索的推荐模型研究

随着Web信息量的不断增多,人们不得不花费大量时间去搜索、浏览和选择自己需要的信息,改善和提升搜索引擎信息检索的能力已经越来越迫切.提出基于专家用户搜索历史的信息推荐模型,并重点介绍普通用户和专家用户Profile以及基于此的2个计算模型.在此基础上结合Nutch搜索引擎平台,开发面向语义搜索的推荐系统,实际使用证明推荐效果良好.     

基于Lucene的搜索引擎在远程教育平台中的实现

在现代远程教育平台上应用一个好的搜索引擎可以使用户高效的搜索到自己需要的资料．本文简要介绍了基于Java的全文检索包Lucene，然后介绍了为了对课件资源库中各种类型的文档进行搜索而基于Lucene开发的搜索引擎．     

基于CBR的协同Web搜索模型及应用研究

随着互联网用户的不断增多以及搜索引擎的广泛使用,用户间进行协同Web搜索的行为不断增多,然而目前的主流搜索引擎和Web浏览器均针对用户的单独搜索行为设计,不便于进行协同Web搜索。在回顾相关研究的基础上,通过对Web搜索引擎的发展分析,指出存在两种实现协同Web搜索的方式,提出了一种基于CBR(case-based reasoning)的协同Web搜索模型,并介绍了基于此模型实现的两套协同Web搜索原型系统。     

基于.Net的全文搜索引擎设计与实现

随着互联网信息多样化和爆炸式的发展,人们面临着"信息迷航"和"信息过载"的困扰;当代社会对信息检索的需求不仅仅局限在通用搜索引擎,更需要针对特定领域设计出个性化搜索引擎。通过分析研究网络搜索引擎的组成结构及利用Lucene构建搜索引擎的方法,在Lucene原有网页排序算法基础上,结合PageRank算法的思想和用户喜好权重,提出更具个性化的网页排序算法,以反馈给用户符合其个性化需求的搜索结果。在.Net开发平台,利用C#语言,结合几种开源API,完成了个性化网络搜索引擎系统的设计与实现。系统界面设计采用了XAML及Ajax技术,搜索结果显示模块采用异步传输技术,使用户界面更加友好。通过测试和分析,系统实现了个性化搜索,用户不翻页也可以查看全部搜索内容,用户的体验度得到了提升。下一步将增加爬虫对于网络错误信息的处理及对于病毒网站的过滤功能。