实例学习在搜索引擎中的研究与应用

提出一种解决信息检索中信息过载问题的方案.通过对用户搜索习惯分析,发现用户对网页的选取主要依据搜索返回的网页摘要信息.分析摘要信息,运用人工智能中实例学习理论,推断用户的搜索目的.通过实例证明,该方案应用于搜索引擎,可以提高搜索引擎的查准率和智能性.     

用信息-摘要算法提高Web信息检索效率的研究

针对常用搜索引擎返回给用户的信息中包含大量重复网页的缺陷,提出了一种基于信息-摘要算法的去除重复网页算法。由于算法的成熟,该算法易实现,可移植性强。实验证明该算法能有效地去除常用搜索引擎返回的重复网页,从而为Internet用户提高信息检索效率,具有较强的实用价值。     

用信息-摘要算法提高Web信息检索效率的研究

针对常用搜索引擎返回给用户的信息中包含大量重复网页的缺陷，提出了一种基于信息-摘要算法的去除重复网页算法。由于算法的成熟，该算法易实现，可移植性强。实验证明该算法能有效地去除常用搜索引擎返回的重复网页，从而为Intenret用户提高信息检索效率，具有较强的实用价值。     

一种高效的网页聚类方法

当前主流的搜索引擎主要是以与用户查询的相关度来顺序返回搜索结果的,用户往往需要花费较长的时间从结果列表中进行选择.为了解决这个问题,针对搜索引擎返回的标题和摘要信息,构造有向图表示,并在此基础上实现了一种高效的网页聚类原型系统(efficient web clustering system,EWCS).该系统将搜索引擎返回的结果按照一定的标准分类呈现给用户,用户选择感兴趣的类别进行浏览,从而较好地满足了用户对查询速度和准确度的需求.试验结果表明该算法具有一定的可行性和较高的准确率.     

搜索引擎索引网页集合选取方法研究

随着互联网的快速发展,网页数量呈现爆炸式增长,其中充斥着大量内容相似的或低质量的网页.对于搜索引擎来讲,索引这样的网页对于检索效果并没有显著作用,反而增加了搜索引擎索引和检索的负担.提出一种用于海量网页数据中构建搜索引擎的索引网页集合的网页选取算法.一方面使用基于内容签名的聚类算法对网页进行滤重,压缩索引集合的规模;另一方面融合了网页维度和用户维度的多种特征来保证索引集合的网页质量.相关实验表明,使用该选取算法得到的索引网页集合的规模只有整个网页集合的约1/3,并且能够覆盖绝大多数的用户点击,可以满足实际用户需求.     

基于信息类别的网页过滤算法

随着web技术的发展,Web网页越来越多.目前的搜索引擎都是根据用户所给出查询词串的逻辑组合机械地找出一系列匹配网页,这就造成了垃圾信息过多.这篇论文考虑了网页信息类别、网页更新时间和用户点击数,提出了一种基于信息类别的网页过滤算法.这个算法能很好大优化查询结果,提高搜索引擎的性能.     

基于自适应互动式的元搜索引擎

搜索引擎用户个性化的研究是搜索引擎优化的一个研究热点.一些检索系统不能满足用户的需求,提出了一种基于自适应互动式的元搜索引擎,系统借助于用户在和元搜索引擎交互的过程中用户的行为记录为用户动态的生成其偏好的查询接口,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,利用CC4神经网络在时网页的相关行进行判断对返回结果重新排序.     

一种考虑用户行为的改进N-PageRank算法

针对Google PageRank算法中存在的“平均分配原则”及网络链接结构所造成的“旧网页问题”、“主题漂移问题”,提出一种改进的网页排序算法N-PageRank.该算法通过对搜索日志进行数据挖掘,捕捉用户与搜索引擎之间的交互过程,发现隐藏在用户搜索行为背后的用户兴趣和搜索规律,利用用户行为反馈模型,分析网络日志里用户的各项行为特点,改善了排序结果的准确率,保证了搜索引擎的返回结果正是用户所希望看到的网页.实验证明该算法有效地降低了网页排序时的客观因素的影响,充分考虑了用户对于网页质量的评价,所得到的排序结果更加能够满足用户的需求.     

基于网页聚类的搜索结果优化算法研究

针对目前搜索引擎搜索结果中普遍存在大量重复网页的现象,提出了一种基于聚类算法DBSCAN的搜索结果优化算法.该算法选取源搜索结果中排名靠前的部分网页,对这部分网页根据网页相似度进行DBSCAN聚类,最大限度剔除冗余网页,实现搜索结果的优化.实验结果表明本算法可以提高搜索结果的全面性和准确性,提升用户使用搜索引擎的满意度.     

中文自动分类在搜索引擎中的应用研究

为了提高搜索引擎的查准率,帮助用户快速地定位其感兴趣的网页,可应用中文网页自动分类技术,实现快速准确的搜索引擎系统,使其具有较高的查准率.