用于互联网信息搜索系统的网络蜘蛛设计与实现

随着互联网信息的日益激增,大家都在想方设法建立各种系统来对互联网信息进行有目的、有针对性的搜索和挖掘。互联网信息搜索系统就是其中一种,它与Google、Yahoo等通用的搜索引擎既有相同的一面,又有其自身的特点。共同点中最重要的一点是,它们都使用网络蜘蛛(Web Spider)来爬取互联网上的内容;而不同的是,通用搜索引擎进行的是全网范围的爬取,是没有数量限制的成千上万个站点,     

基于个性化服务的元搜索引擎模型

概述了元搜索引擎的现状与基本结构原理,提出了一种新的智能化提供个性化服务的元搜索引擎设计方案。     

Flash资源智能搜索系统架构与关键技术研究

通过对Flash资源网站页面特征的分析,本文提出Flash资源智能搜索系统的架构,定义了Flsh资源的"元数据结构",阐述了该系统的总体设计思想,着重分析了系统的一些关键技术及实现方法,如特征提取、主题式蜘蛛、Flash资源分类等,并对系统模块详细描述.     

浅谈Internet搜索

在互联网越来越流行的今天,如何从互联网上成功的获取信息是非常的重要.在了解了搜索网站之后,我们介绍多种的搜索技巧,同时对搜索的结果进行评估.     

基于模拟退火机制的网络蜘蛛搜索策略

在分析传统网络蜘蛛搜索机制特点的基础上，将模拟退火机制引入网络蜘蛛的链接选择策略。提出了一种基于模拟退火机制的启发式网络蜘蛛搜索算法。针对国外四所著名大学计算机系网站中计算机论文资源的搜索实验表明，新算法可以有效提高搜索效率。     

个性化搜索引擎算法研究

搜索引擎是用户利用网络资源不可或缺的工具,但目前搜索引擎的查准率有待提高。对于不同的用户而言,即便是相同的查询词其期望的查询对象可能不同,那么搜索引擎此时的查准率其实就是让搜索引擎具有个性化搜索的特点。个性化搜索引擎的关键是用户兴趣的确定和文档兴趣值的确定,只有把抽象的个性化兴趣量化成数值类的模型,才可以了解用户真正的需求和量化文档与兴趣的相关程度,从而准确地对网页进行筛选并达到个性化排序的功能。     

基于LambdaMART的个性化搜索检索模型

针对如何把个性化信息加入到搜索结果排序中, 提出一种基于决策树的可量化用户个性化信息的方法, 并根据用户的搜索关键词与用户的个性化信息, 预测用户的搜索意图, 把预测结果融合在排序结果中, 解决了传统检索模型无法有效加入用户个性化信息的缺陷. 实验结果表明, 加入个性化信息后的排序结果准确性明显提升, 从而改善了用户对搜索引擎的体验.     

网络搜索引擎的现状及其技术发展研究

目前的搜索引擎可实现信息发现、信息处理、个性搜索、知识挖掘、协同整合等。但在搜索效率、检索方式、多媒体内容检索、自然语言的理解、个性化服务等方面仍显不足。今后，将在检索结果深加工、个性化服务、基于内容的多媒体信息检索及搜索引擎智能化等方面进行研究。     

基于分类和聚类相结合的个性化检索方法研究

目前检索工具的设计大多面向所有用户，而没有考虑到用户个人的兴趣，导致查准率较低。由此提出一种基于分类和聚类相结合的个性化信息检索方法。该方法首先利用聚类技术，对用户的历史浏览记录进行聚类，产生一个初步的用户兴趣分类，然后根据ODP对用户兴趣分类进行调整得到最终的用户兴趣分类，并利用该分类对传统搜索引擎返回的结果进行分类，以产生有意义的分类搜索结果。该方法克服了单独利用分类或聚类技术的局限性，提高了搜索引擎的可用性。     

基于个性化服务的元搜索引擎模型

概述了元搜索引擎的现状与基本结构原理,提出了一种新的智能化提供个性化服务的元搜索引擎设计方案.     

关于个性化搜索引擎中用户兴趣模型的研究

针对个性化搜索引擎中不能准确建立用户兴趣模型的问题,通过分析用户有效的搜索行为,得到用户感兴趣的网页,并根据用户对网页的操作情况,得到用户对网页的兴趣程度,据此改进TF-IDF公式,得到用户的兴趣特征词及其权重,建立用户兴趣模型;并根据更新时间因子来实现用户兴趣模型的动态更新.实验结果表明,通过此种方法建立的用户兴趣模型,更加准确地反映了用户的兴趣爱好,提高了搜索结果的准确度.     

基于用户兴趣的个性化搜索引擎系统

基于关键字匹配的搜索引擎系统无法反映用户的真实兴趣,由此不可避免地导致搜索结果的雷同.因此本文结合神经网络以及用户向系统提交的个性化信息对网络进行训练,从而构造了一个能够实施个性化搜索的实验系统,并给出了实验测试结果.     

多Agent技术在信息检索中的应用

从信息检索现状出发,运用人工智能技术,提出一种多Agent的信息检索方法。通过建立用户个性模型,辅助检索Agent在信息提取过程中的精确性,提高系统的个性化和智能化程度。     

个性化参考咨询服务研究

个性化参考咨询服务是信息服务的发展趋势,读者的个性化需求是服务的客观依据.阐述了个性化参考咨询服务的概念和特点,探讨了个性化参考咨询服务的主要模式以及在个性化参考旮询服务中需要注意的问题.     

基于综合倒排索引的个性化搜索研究

随着Intemet网络的迅猛发展,个性化信息服务越来越成为信息检索领域的研究热点。本文分析了国内外个性化信息服务研究现状,提出了基于综合倒排索引的搜索思想,从关键词、主题词和评语3个角度出发建立综合倒排索引进行全文搜索;达到用户个性化搜索的目的。     

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．     

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。     

搜索引擎系统中搜索方法的设计

根据搜索引擎中的快速搜索方法，设计逻辑符号检索词组或短语的内容检索等7大类搜索方法，并用Java语言实现了其中的部分功能。     

用户兴趣模型在个性化搜索引擎中的应用

随着Internet的迅猛发展,个性化信息服务越来越成为信息检索领域的研究热点．本文针对用户兴趣模型构建问题,利用用户兴趣树描述用户兴趣,对用户个性化模型进行研究,并提出一种兴趣模型调整算法．模拟实验表明,该模型能有效提高信息检索的查准率．