网络蜘蛛搜索策略比较研究

以何种策略访问Web,以提高搜索效率,是近年来专业搜索引擎研究的主要问题之一。按照评价链接价值所采用方法的不同,对现有的网络蜘蛛搜索策略进行了分类,分析、比较了各类搜索策略的特点和优缺点,总结了提高网络蜘蛛搜索效率的几个关键因素。对未来的研究方向进行了展望。     

网络蜘蛛搜索基本策略研究

网络蜘蛛搜索策略的研究是近年来专业搜索引擎研究的焦点之一。按照评价链接价值所采用方法的不同,对专业搜索引擎网络蜘蛛的搜索策略进行了分类,分析、比较了各类搜索策略的优缺点。对未来的研究方向进行了展望,给出了若干值得研究的问题。     

搜索引擎中网络蜘蛛搜索策略比较研究

何种策略访问Web，以提高搜索效率，是近年来专业搜索引擎研究的焦点之一。按照评价链接价值所采用方法的不同，对现有的网络蜘蛛搜索策略进行了分类，分析、比较了各类搜索策略的特点和优缺点，总结了提高网络蜘蛛搜索效率的几个关键因素。对未来的研究方向进行了展望。     

基于广度优先搜索的网络蜘蛛设计

网络蜘蛛搜索策略的研究是近年来专业搜索引擎研究的焦点之一,如何使搜索引擎快速准确地从庞大的网页数据中获取所需资源的需求是目前所面临的重要问题。重点阐述了搜索引擎的Web Spider（网络蜘蛛）的搜索策略和搜索优化措施,提出了一种简单的基于广度优先算法的网络蜘蛛设计方案,并分析了设计过程中的优化措施。     

基于Boltzmann行动选择策略的网络蜘蛛搜索算法

在分析传统网络蜘蛛搜索机制特点的基础上，将Boltzmann行动选择策略引入网络蜘蛛的链接选择机制，提出了一种基于Boltzmann行动选择策略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，新的算法可以有效提高搜索效率．     

专业搜索引擎搜索策略综述

按照评价链接价值所采用方法的不同,对专业搜索引擎的搜索策略进行了分类,分析了各类搜索策略的特点,比较了它们的优缺点。对未来的研究方向进行了展望,给出了若干值得研究的问题。     

一种基于非贪婪策略的网络蜘蛛搜索算法

在分析传统网络蜘蛛搜索策略缺点的基础上,提出了一种非贪婪的链接选择策略,进而提出了一种基于非贪婪策略的启发式搜索算法。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。     

主题搜索引擎中网络蜘蛛搜索策略的研究

主题网络蜘蛛的搜索策略是主题搜索引擎的核心部分,是近年来主题搜索引擎研究中的热点问题之一。深入研究了主题网络蜘蛛的关键技术,阐述了多线程网络蜘蛛的实现过程,并对传统的VSM算法和PageRank算法进行了改进,提高了主题网络蜘蛛采集信息的有效性和准确性。     

主题搜索引擎中网络爬虫的搜索策略研究

本文对主题搜索引擎中的网络蜘蛛搜索策略进行了详细的分析,在深入分析主题页面在Web上的分布特征与主题相关性判别算法的基础上提出了一个面向主题搜索的网络蜘蛛模型,对模型的组织结构进行了详细阐述。作为主题网络蜘蛛搜索策略的核心部分,主题相关性判断算法是网络蜘蛛能够围绕设定主题进行聚焦检索的关键。在URL的主题相关性判别过程中引入了链接文本及相关链接属性分析,提出了一种新颖的URL主题相关性算法--EPR算法。     

搜索引擎中网络蜘蛛的研究与实现

网络蜘蛛程序是搜索引擎工作的基础和关键,实现了抓取网络资源的网络蜘蛛程序,通过入口网址下载网络资源,并对其分析,获得包含的其他链接,利用这些链接向整个网络扩散,下载其他资源。测试了蜘蛛程序抓取网页的能力,并对多线程实现的利弊进行讨论,总结了常用的算法搜索策略,提出了后续的研究方向。     

企业专用搜索引擎的搜索策略

分析了现有的通用搜索引擎技术,并指出了其局限性。针对企业用户的需求,提出构建面向企业用户的专用搜索引擎的设计思想。该设计采用人工智能启发式搜索的思想,在企业用户设定的种子站点集和关键词集的基础上,根据网页和链接的评价值进行有针对性的搜索,提高了专用搜索引擎的效率,并为个性化的服务提供了基础。     

Known-Item Searching on the World Wide Web

Abstract

With the explosion of the World Wide Web, numerous search engines have proliferated online, claiming to be the best, fastest, or most accurate. Though each product is slightly different from the others in its presentation and search architecture, what all are providing is keyword searching of the Web's millions of pages. However, there are circumstances, just like in a library catalog, where an individual may want to perform a known-item search rather than a keyword search. The purpose of this paper was to discover whether known-item searches are possible with some of the Web's most popular search engines, and if the results retrieved using such a search would be satisfactory to a user. The author tested and compared four major Web search engines, using the most sophisticated search techniques available. Thirty-nine sites were selected and searched by title, and ranked according to the relevance and order of the displayed results.     

自适应最优搜索算法的网络蜘蛛的设计与实现

主题搜索引擎NonHogSearch改进了采用最优搜索算法的网络蜘蛛的搜索过程,控制了搜索的贪婪程度;并引入网页信噪比概念,从而判断网页是否属于所要搜索的主题页面;进一步,NonHogSearch在爬行过程中自动更新链接的权重,当得到主题相关页面时产生回报,将回报沿链接链路逆向反馈,更新链路上所有链接的Q值,这样避免了网络蜘蛛过早陷入Web搜索空间中局部最优子空间的陷阱,并通过并行方式实现多条链路的同时搜索,改进了搜索引擎的性能。实验证实了该算法在查全率与查准率两方面都有一定的优越性。