基于用户偏好的智能数据源选择

当前搜索引擎用户个性化的研究是搜索引擎优化的一个研究分支.当前检索模型的主要弊端就是搜索引擎用户提供的信息很少.目前主要借助于用户在和元搜索引擎交互的过程中提供的隐反馈信息对成员搜索引擎的数据源选择算法进行优化,利用语言模型对用户检索行为建模,用户与元搜索引擎交互的过程中动态更新用户行为模型,自适应的满足不同检索动机的用户的信息需求.     

智能元搜索引擎的研究

介绍了一种基于Internet的信息检索系统：智能元搜索引擎。该系统采用分布式Agent技术,以词典作为信息匹配和交互的媒体,能够很好地对用户的兴趣进行自适应学习,对用户提供个性化的信息检索服务。     

面向食品安全领域的个性化知识搜索系统研究

大数据时代,从海量的数据中发现对用户有用的知识成为研究领域重要的问题.通过集成多个搜索引擎的查询结果,实现食品安全领域中搜索信息的集成和个性化自适应排序.本文设计基于元搜索技术、知识本体和自适应的排序学习技术,实现多个搜索引擎相关查询结果集成,在对用户点击的标注和知识本体的基础上,利用基于监督学习的排序技术,实现对食品安全领域信息的个性化自适应排序.系统实现了集成多个搜索引擎的食品安全相关知识的提取和相关结果的重新排序.本研究不仅实现了多个搜索引擎食品安全信息查询相关的结果集成,而且能够根据用户的偏好实现结果的自适应排序.     

基于Lucene的全文搜索引擎的设计与实现

一、引言搜索引擎是指根据一定的策略、运用特定的计算机程序从互联网上搜集信息,在对信息进行组织和处理后,为用户提供检索服务,将用户检索相关的信息展示给用户的系统。搜索引擎可分为全文索引、目录索引、元搜索引擎、垂直搜索引擎等。全文搜索引擎是目前广泛应用的主流搜索引擎,国外代表有Google,国内则有百度。     

基于Agent的个性化元搜索引擎

传统搜索引擎不能满足用户对个性化数据的需求,本文提出基于Agent的个性化元搜索引擎,将Agent技术与元搜索引擎技术相结合,较好的实现了搜索引擎的智能化,为用户提供了一种良好的检索解决方案.Agent具有的自主性、社会性、反应性和能动性等特性可提高系统的灵活性与智能性,可更好地根据用户行为定制个性化模型,大大提升了用户体验,查全率与查准率得到改善.     

高校图书馆搜索引擎中Web挖掘的应用研究

针对高校学术信息资源检索的精确度问题,提出了运用Web挖掘的高校图书馆搜索引擎系统。它主要对Web使用记录挖掘及其用户兴趣模型的建立进行了详细分析。首先它阐述了高校图书馆搜索引擎系统的4个过程,其中主要提出建立用户兴趣模型时采用的一种利用用户浏览页面集的内容信息和浏览行为信息,隐式地创建用户兴趣描述文件的方法;然后阐述了高校图书馆搜索引擎系统的各处理模块;最后设计了结合Web数据挖掘的高校图书馆搜索引擎系统操作过程,保证了所创建的用户兴趣模型的准确性,从而有效地提高高校图书馆搜索引擎系统的查准率。     

论OPAC与搜索引擎的相互融合

OPAC(Online Public Access Catalogue),即联机公共检索目录,是一种在因特网上对馆藏信息资源进行查询的工具,用户可以通过万维网查寻OPAC从而定位文献在图书馆中的具体位置。但是随着现代信息技术的飞速发展,以及互联网的迅速普及,随之出现的网络虚拟社区和功能强大的搜索引擎等,给图书馆服务和OPAC系统带来了挑战。搜索引擎的发展,致使图书馆OPAC系统的用户不断减少。图书馆OPAC系统和搜索引擎在检索功能上均有优劣,搜索引擎具有易用性和检索结果的多元化显示方式的优点,是用户倾向于搜索引擎的理由,而图书馆OPAC系统应该向搜索引擎学习,减弱OPAC系统的检索规则,将搜索引擎的资源有效地整合在OPAC系统的检索功能里,加强导航,提供多元化的检索结果显示,创建属于图书馆的学术搜索引擎。     

图像搜索环境下用户满意度预测方法研究

搜索用户的满意度是搜索引擎性能的重要体现。在网页搜索中,通过用户行为,即用户和搜索引擎之间的交互信息,可以比较准确地预测用户满意度。根据图像和网页搜索过程中的相似和差异,整合和设计出用户交互行为中存在的特征,用来训练模型,并对用户满意度进行预测。实验结果表明,文章所提出的组合模型对图像搜索环境下用户满意度的预测有着较高的准确率。     

个性化新闻搜索系统的研究

用户在Web 上检索信息时,通常使用门户网站所提供的搜索引擎工具,但目前的搜索引擎普遍存在查全率和查准率低、不具备个性化等问题.论文对新一代个性化智能搜索引擎的主要技术进行了研究,提出了智能搜索引擎的总体框架,详细介绍了原型系统--新闻搜索引擎的实现以及其中用到的关键技术.     

异构网络中可多用户共享的任务库扩展

PBD系统的任务库受到单机的限制而只能存放有限的任务模型，因而导致了任务库中包装器的低使用率，最终引起无法帮助用户找出合适的可简化用户工作的方案．提出了CMM和DPBD系统，并解释了在异构网络中的服务器如何进行交互，以及如何提高已有包装器的利用率．     

基于Ajax的聚合搜索系统

随着Internet的发展，人们对于信息的需求与日俱增。而且，人们倾向于应用多个搜索引擎以获取更全面、准确的信息。因此，作为崭新的搜索方式，将各大搜索引擎集中到一个平台的聚合搜索开始备受关注。针对这种应用趋势，文章介绍一个基于Ajax的聚合搜索系统的实现过程，它以百度、Google、雅虎、爱问、搜狗、中搜6大搜索引擎作为搜索源，利用正则表达式匹配搜索结果，最终给用户呈现一个整洁的搜索结果。     

基于AHP与TOPSIS方法的中文搜索引擎评价体系

 随着搜索引擎在信息化生活中的指导作用越来越强,建立完整的评价体系已经成为搜索引擎优化的基础。本文从搜索引擎评价体系的现状入手,结合搜索引擎特点,采用定性和定量相结合的分析方法,排除相关性高的指标,确定最终索引数据库性能、检索效果、用户便利度三大类13个评价指标。在此基础上,运用基于比例标度的层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)构建层级结构,借鉴专家意见确定评价指标的权重;结合TOPSIS法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)进行评价指标数值的规范化处理并排序计算,构建了较为完整的评价体系。选择四大热门中文搜索引擎作为评价对象,进行实证分析,结论表明,本文所述评价指标体系和方法思路可行,有较强可操作性和指导作用。     

校园网园区搜索引擎的设计与实现

Google、百度等通用搜索引擎不能适用于所有的情况和需要,现有的校园网搜索引擎存在查准率、查全率不高,升级维护困难等局限性.本着整合校园网资源的目的,为方便广大师生对校园网信息的获取和使用,设计并实现了校园网园区搜索引擎中文检索系统.该系统由搜索引擎机器人、信息分析器和Web服务器查询软件3部分组成,能够对园区网上的...     

一种基于WEB数据挖掘的企业智能化专业搜索引擎的研究与实现

针对现有的搜索引擎难以满足企业不断增长的需求的问题,在传统搜索引擎的基础上提出了一种企业专用搜索引擎的模型框架,给出了利用粗糙集和数据挖掘方法进行Web内容分析的算法以及基于Bayes方法的个性化学习算法,从而使搜索策略得到了优化,提高了搜索引擎的智能。最后给出了企业专业搜索引擎的体系结构,讨论了系统的实现并验证了系统的可行性。     

基于少量示例的个性化Web信息自动获取系统

基于关键词的搜索引擎满足了人们一定的需要,但由于其通用的性质,并不能满足用户的个性化需求,为此,设计并实现了一个基于示例的个性化Web信息自动获取系统.该系统采用了一种新的基于少量Web示例网页和语料库词频统计的特征抽取算法和过滤阈值设定方法.实验结果表明,较基于关键词的搜索引擎而言,该系统能充分考虑用户的兴趣偏好(示例),长期、主动地向用户提供更加准确的Web信息获取服务.     

Web搜索引擎框架研究

本文提出一个新的Web搜索引擎框架GSE，并提出了一个适应Web信息获得与处理的语言WIRPL，通过WIRPL可以将多个Web搜索引擎结合起来，为用户提供一个一致高效准确的Web搜索引擎。     

Optimization of web search engine and its application to web mining

With the explosive growth of information sources available on the World Wide Web, how to combine the results of multiple search engines has become a valuable problem. In this paper, a search strategy based on genetic simulated annealing for search engines in Web mining is proposed. According to the proposed strategy, there exists some important relationship among Web statistical studies, search engines and optimization techniques. We have proven experimentally the relevance of our approach to the presented queries by comparing the qualities of output pages with those of the original downloaded pages, as the number of iterations increases better results are obtained with reasonable execution time.      

Scheduling in a meta search engine by Genetic Algorithm

The meta search engines provide service to the users by dispensing the users’ requests to the existing search engines. The existing search engines selected by meta search engine determine the searching quality. Because the performance of the existing search engines and the users’ requests are changed dynamically, it is not favorable for the fixed search engines to optimize the holistic performance of the meta search engine. This paper applies the genetic algorithm (GA) to realize the scheduling strategy of agent manager in our meta search engine, GSE (general search engine), which can simulate the evolution process of living things more lively and more efficiently. By using GA, the combination of search engines can be optimized and hence the holistic performance of GSE can be improved dramatically.     

一种新型的互联网智能元搜索引擎

介绍了搜索引擎的一般工作原理，分析了现有搜索引敬尤其是中文搜索引擎的不足，提出了一种基于互联网的改进型元搜索引擎模型－－智能元搜索引擎。详细介绍了智能元搜索引擎的设计和工作过程。     

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.