一种元搜索主题偏好的排序算法

元搜索引擎并行地向各个成员搜索引擎发出请求,合并及处理所有成员引擎的返回结果。相对于传统搜索引擎,元搜索引擎具有更好的查全率但在结果相关度排序及查准率方面仍需要改善。就相关度排序及查准率方面的问题元搜索成员引擎对于各个不同主题具有不同的检索质量并就此提出一种基于主题偏好的排序方法。利用Beeferman聚类方法对检索主题划分,通过Borda排序算法对元搜索引擎获得条目进行基于主题的分类排序,以此来提高元搜索查询质量和改善用户体验。     

个性化元搜索结果整合算法的研究

针对当前元搜索引擎存在的问题,提出一种个性化元搜索结果整合算法。首先对成员搜索引擎根据相应条件设定权值,对各成员搜索引擎得到的搜索结果按贡献量加权分块排序,根据用户检索词条与兴趣库和元搜索结果的文本相关度对块内搜索结果进行整合排序。实验结果表明,该算法能够满足不同用户的个性化需求,在保证了搜索结果查全率的同时提高了查准率,很大程度上改善了用户检索效果和效率。     

基于GA的专业元搜索引擎结果排序算法

针对元搜索引擎的查准率等问题,分析专业元搜索引擎返回结果的专业相关度问题,提出一种基于遗传算法的网页排序算法,讨论算法的原理及实现过程。在独立搜索引擎返回结果中,挖掘除位置信息以外的其他信息,利用遗传算法建立专业网页相关度模型,对网页的专业相关度进行计算。实验结果表明该算法效果较好。     

基于模糊积分的元搜索引擎结果排序算法

元搜索引擎将检索要求提交给多个成员搜索引擎,并将搜索到的网页按照一定的优先关系排列并显示给用户.如何把各成员搜索引擎的结果有机的融合在一起,进一步提高元搜索引擎的查准率,对元搜索引擎来说具有重要的意义.模糊积分算法利用各个信息源提供的信息和权值来为决策过程提供必要的数据,这种类型的信息融合能够解决信息提取和处理过程中的不确定性.实验表明利用模糊积分思想进行结果排序的算法,从一定程度上能够把搜索引擎的结果有机的融合在一起,进一步提高元搜索引擎的查准率.     

元搜索引擎中排序融合算法的优化研究

为了提高元搜索引擎的查准率,提出一种改进的排序融合算法.首先,根据搜索返回结果中文档的位序以及包含该文档的成员系统数目计算文档初始评分;其次,引入BM25F算法模型计算文档的相似度;最后,增设域名缓存表统计文档的URL分值;综合上述三项计算值,得到文档的最终评分并作为排序依据.实验结果表明,所提出的优化算法显著提高了元搜索引擎系统的查准率.     

基于本体的元搜索引擎的设计与实现

与荚丈元搜索引擎相比,中文元搜索引擎还存在一定的差距,现有的中文元搜索引擎在实现关键词的扩展方面有待提高.通过对本体及元搜索引擎技术的研究,提出并实现了基于本体的元搜索引擎系统,介绍了系统的工作原理,通过对现有的元搜索引擎排序算法的分析,对摘要排序算法进行了改进.最终对系统进行测试并对其结果进行分析,该系统实现了对关键词的同义词和英丈扩展查询,有效地提高了系统的查全率和查准率.     

元搜索引擎中Borda投票法的改进

元搜索引擎中采用Borda投票法,根据位置关系采取线性递减的规则为结果机械地分配相关分值,会影响排序结果。针对该不足,提出一种Borda投票的改进算法,计算查询串与各个结果之间的相似度,并将相似度作为该结果的相关分值。实验结果证明,改进算法的查准率优于Borda投票法。     

一种改进的综合Borda元搜索引擎结果排序算法

在传统的元搜索引擎中采用了Borda排序算法,即根据成员引擎检索结果的相关位置赋予一定分值,求和后按总分递减排序。这对各个成员引擎检索结果重叠度较高的检索排序非常有效,但对独立的搜索结果效果不好,速度较慢。另有根据检索字符串和检索结果的标题、摘要等相似度进行排序,这种排序快速,实现简单,但返回的信息简单,可能导致摘要信息多的排在前面,而不是内容相关的高的排在前面。针对这两种算法的不足,提出了一种改进的综合Borda排序算法,计算检索字符串和结果标题、摘要的相似度,再把相似度作为相关分值进行排序,它综合了两种算法。实验结果表明,他的查准率优于传统的Borda算法。     

基于兴趣衰减的个性化排序算法

目前多数个性化排序算法未考虑用户兴趣随时间产生的漂移变化,从而影响排序质量。为此,提出一种融合用户兴趣衰减的个性化排序算法。利用传统个性化排序算法的用户兴趣模型,及用户搜索兴趣的变化规律,分析搜索兴趣程度的时间衰减性,以人类遗忘曲线为基础给出适合搜索兴趣变化的指数遗忘函数,并将其运用到传统个性化排序算法中。实验结果表明,与基于兴趣模型的个性化排序算法相比,该算法能提高个性化搜索引擎的查准率。     

元搜索引擎排序方法建模与算法研究

元搜索引擎的核心技术是排序算法.在研究元搜索引擎排序算法的基础上,通过合理简化等一系列措施建立数学模型,抽象出元搜索引擎排序算法的基本框架.随后结合各成员搜索引擎的市场份额及各成员搜索引擎的搜索结果,给出了一种新的元搜素引擎排序算法.该算法简单且易于实现.     

ISeeker--一个高效的元搜索引擎

介绍了一个高效的元搜索引擎系统ISeeker,提出了一套全面的搜索引擎评价和选择算法,在对检索结果进行融合处理时尽可能选择最好的结果,而且在用户察看结果时进行在线学习和调整。     

个性化元搜索关键技术的研究

元搜索引擎是搜索引擎之上的搜索引擎,它主要通过成员搜索引擎调度、文本选择、结果整合三个主要步骤来为用户提供更加全面的信息。本文通过对元搜索引擎关键技术的研究,在成员调度、结果整合时考虑用户兴趣,使得选择的成员搜索引擎、搜索结果更加符合用户的需求,从而实现元搜索的个性化,在一定程度上提高了元搜索引擎的查准率和效率。     

一种基于.NET的元搜索引擎的设计与实现

随着搜索引擎技术的发展,元搜索引擎已经成为搜索引擎的一个重要的研究方向.介绍元搜索引擎的工作原理,对元搜索引擎和一般的元搜索引擎进行比较,指出元搜索引擎的特点,给出一种由.NET实现的元搜索引擎的系统框架,分析系统采用的关键技术.     

基于本体的元搜索引擎结果排序算法研究

介绍了本体及元搜索引擎技术,认为将本体概念引入到元搜索引擎系统中,能够实现基于同义词、近义词的查询.给出了一个基于本体的元搜索引擎系统体系结构,介绍了系统的工作原理,提出了一种改进的摘要排序算法,并重点介绍了该算法的实现.     

基于弱实时系统的元搜索引擎合成策略

本文根据弱实时系统理论提出一种新的元搜索引擎结果合成策略，与现有系统相比可以较好把握系统响应时间与准确率的平衡，提高元搜索引擎的搜索速度和性能，并具有进一步深入研究的价值。     

基于Agent元搜索引擎的研究与设计

提出一种基于Agent元搜索引擎系统,并且设计智能元搜索引擎的总体框架,描述Agent元搜索引擎系统模块的功能,分析该系统实现的关键技术,通过对系统进行的性能测试表明,系统的查准率和查全率得到了提高。     

基于用户的Web元搜索引擎调度改进

本文首先介绍了传统搜索引擎的基本原理及结构,指出了传统搜索引擎存在的不足,然后介绍了元搜索引擎的定义、运作机制及其发展的方向,在此理论的基础上提出了新一代元搜索引擎基于用户的调度改进理念,实验表明,该改进提高了用户的检索效率和质量。     

基于教育信息资源的智能搜索引擎设计与实现

首先对智能搜索引擎做了简要概述,接着提出了一种新的搜索引擎的设计思路,并针对独立搜索引擎的不足,独立搜索引擎与元搜索引擎结合起来,提高了搜索引擎的精度和效率.     

元搜索中成员搜索引擎的选择问题研究

随着网络的普及,网上检索成为了人们获取信息的主要方式。目前的搜索引擎相对独立,覆盖范围比较有限。相比之下,元搜索能够更好地满足用户的检索需求。当用户在元搜索提供的统一界面中输入一个查询时,元搜索会将处理后的用户请求发送给相关的成员搜索引擎。但是一个重要的问题是如何识别出潜在的搜索引擎以便更好地处理用户的请求。鉴于此提出了一种基于遗传算法的选择机制,该方法将各个成员搜索引擎的权重考虑在内。实验结果表明,该方法确实能够提高引擎选择中的效率和精度。