基于Lucene的个性化搜索引擎研究与实现

越来越多的用户在使用搜索引擎时希望能提供快速有效的个性化的查询结果.根据搜索引擎的工作原理,在研究分析开源的搜索引擎工具Lucene的系统架构、模型和索引器的基础上,设计了武警部队网站个性化搜索引擎.通过二阶段数据处理流程实现信息的增量采集,通过采用逆向词典结构实现自动分词以及利用双向分词器进行倒排索引的功能,最后利用Tomcat服务器进行了部署实现.文中所设计的个性化搜索引擎提高了原Lucene搜索引擎的速度和准确率.     

Lucene的全文检索的研究与应用

为了改善传统全文检索方法在检索效率上的不足,结合Lucene构建了一个全文检索系统模型。介绍了全文检索的基本过程、Lucene源码结构和逻辑结构,分析了Lucene的索引组成,对比了Lucene全文检索和其它全文检索的区别。该模型可用于中小型的全文检索系统的实现,同时可基于此模型开发定制个性化的搜索引擎。最后通过实验对比了其与传统检索方式的响应时间,利用Lucene的全文检索具有更快的响应速度。     

Lucene的全文检索的研究与应用

为了改善传统全文检索方法在检索效率上的不足,结合Lucene构建了一个全文检索系统模型。介绍了全文检索的基本过程、Lucene源码结构和逻辑结构,分析了Lucene的索引组成,对比了Lucene全文检索和其它全文检索的区别。该模型可用于中小型的全文检索系统的实现,同时可基于此模型开发定制个性化的搜索引擎。最后通过实验对比了其与传统检索方式的响应时间,利用Lucene的全文检索具有更快的响应速度。     

使用Lucene技术实现桌面批量文件搜索引擎

本文在充分实验的基础上,利用Lucene技术实现了桌面批量文件全文搜索引擎,并通过检测词库工具显示Lucene索引数据,阐述了全文搜索的工作原理。     

基于Swing和Lucene的桌面搜索引擎系统设计与实现

基于Java界面设计框架Swing和开源全文检索引擎Lucene,设计与实现了一款实用桌面搜索引擎系统,利用该桌面搜索引擎系统可以快速实现本地文件的索引和检索.     

基于Lucene的搜索引擎的研究与应用

互联网搜索的精确性一直是衡量搜索引擎性能的重要标志。针对普通搜索引擎的固有缺陷,文中提出了一种应用于新闻检索的搜索引擎。该引擎是利用开源的网络爬虫工具将互联网信息抓取到本地,并利用Lucene开放的API,对特定的信息进行索引和搜索。Lucene是基于Java开发的源代码开放的全文检索工具包,具有高性能、可扩展等特性,是实现搜索引擎的核心组件。通过对Lucene的API进行分析,并在此基础上,构建了索引和搜索的模块,并对网上新闻内容进行实时地搜索。通过与普通搜索引擎对比,该新闻搜索引擎提高了搜索的精确性。     

基于Lucene的搜索引擎技术的研究与改进

介绍Lucene的索引和排序技术,并对排序技术进行改进,利用Lucene开源全文本搜索技术框架建立全文检索系统,设计实现索引器、检索器、中文分析器等模块,完成一个基于Lucene的搜索引擎的应用。改进后的基于Lucene的全文检索系统能更好地支持中文及更准确地提供给用户所需要的信息。     

基于Lucene的搜索引擎技术的研究与改进

介绍Lucene的索引和排序技术,并对排序技术进行改进,利用Lucene开源全文本搜索技术框架建立全文检索系统,设计实现索引器、检索器、中文分析器等模块,完成一个基于Lucene的搜索引擎的应用。改进后的基于Lucene的全文检索系统能更好地支持中文及更准确地提供给用户所需要的信息。     

基于Lucene的小型搜索引擎系统的架构与实现

在简要分析搜索引擎基本原理及相关技术的基础上,以校园网为实验平台,结合小型搜索引擎的个性化需求,利用Lucene开源引擎工具包的系统结构及检索原理设计并实现了一个可扩展、可复用的小型搜索引擎系统。     

基于Lucene的中文倒排索引技术的研究

索引是所有搜索引擎的核心概念,为了进行快速查找,就需要把数据处理成一种高效的、可交叉引用的组织格式。倒排索引是一种高效的索引组织模式,其组织模式和存储结构对检索系统的性能起着至关重要的作用,文中探讨了基于Lucene的倒排索引模式,分析了Lucene索引文件的结构、索引过程以及相关排序算法,讨论了Lucene的压缩算法,并且通过设计一个中文模块实现了基于正向减字最大匹配分词方式的中文索引。实验表明新的分词算法比Lucene自带的分词算法性能有了很大的提高。     

搜索引擎与个人信息安全

搜索引擎的发展给我们的工作和生活带来了便利,同时给我们的个人信息安全带来了威胁。该文从搜索引擎的原理出发,简要分析了个人信息泄露的途径,并提出了避免信息泄露的思路和方法。     

个性化元搜索引擎的研究与设计

随着Web信息的快速增长和人们对信息检索质量要求的提高,传统的搜索引擎已不能很好地满足人们的需求. 本文提出了一种个性化元搜索引擎模型.个性化是指模型可以针对不同的用户建立不同的用户兴趣模型,然后根据用户兴趣,模型对搜索结果进行过滤、重排序处理,使得显示给用户的搜索结果更具有针对性.本文阐述了各主要功能模块工作原理,并详细介绍了根据用户兴趣模型对搜索结果进行排序的算法,实验表明该算法能够有效地提高用户的检索质量.     

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。     

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Web Services的个人搜索引擎

随着Internet的出现,要从浩如烟海的网络信息中找出自己所想要的信息是非常困难的,Google是非常著名的搜索引擎,其搜索机制是面向大众的.其提供的Webservices功能利用标准化的Web协议在任何一种网络环境下可以使用这种服务,为定制个性化的搜索引擎提供了方便。文章探讨了Google搜索引擎提供的WebService及程序实现方式,并使用Delphi提供的WebServices组件与Google服务接口,实现了一个个性化的搜索引擎,实验表明其搜索结果与Google本身的搜索功能有了大的改进。     

基于知识的网页检索工具

随着因特网在全球范围的广泛使用,越来越多的人们借助于因特网从事科研和商务活动,而网页检索工具成了人们必不可少的软件工具．然而,目前流行的检索工具大多基于关键字查询,常常出现信息过载或有用信息丢失等现象．造成这一原因主要有两方面：用户提交的查询不能很好地表达他的目的;查询的结果没有建立有效的索引机制,引导人们快速找到有用信息。为此我们提出一种基于知识的网页检索工具（ＫＷＳＥ）,它是在已有的检索工具的     

Neural network applications for automatic new topic identification of FAST and Excite search engine transaction logs

Abstract: Content analysis of search engine user queries is an important task, since successful exploitation of the content of queries can result in the design of efficient information retrieval algorithms for more efficient search engines. Identification of topic changes within a user search session is a key issue in content analysis of search engine user queries. This study proposes an artificial neural network application in the area of search engine research to automatically identify topic changes in a user session by using statistical characteristics of queries, such as time intervals and query reformulation patterns. Sample data logs from the FAST and Excite search engines are selected to train the neural network and then the neural network is used to identify topic changes in the data log. As a result, almost all the performance measures yielded favourable results.     

基于Agent的个性化信息服务技术的研究

随着网络资源的不断丰富和网络信息量的不断膨胀，现有搜索引擎技术已难以满足人们查找信息的需求。如何为用户提供更为满意的、符合其个性化的信息服务，已成为一个重要的研究课题。本文针对这一情况，提出了基于Agent的个性化信息服务技术，并对其基本原理进行了阐述，构建了一个多Agent的模型系统。最后，对当前存在的问题进行了总结。     

专业化音乐教学信息搜索引擎技术研究

随着音乐教学信息的激增,在网络上查找精确音乐信息变得越来越困难,专业化引擎技术将改进现有的搜索引擎和系统,构建一个基于Web个性化音乐信息推荐服务的搜索引擎框架结构,满足用户日益增长的特定信息需求。     

网页链接繁殖在搜索引擎资源发现中的应用

为解决搜索引擎返回结果数量上的限制,扩展了元搜索技术,提出链接群落、链接繁殖的概念,并与生物群落进行了对比。链接繁殖的思想是首先将多个搜索引擎返回的结果作为起始信息源,利用预定义的繁殖规则,优化并整合搜索结果,对链接所指网页的链接进行分析,繁殖出更多的相关信息源。在分析不同的搜索引擎结果集时,系统根据不同搜索引擎直接与繁殖发现信息源的能力与质量,动态调整繁殖的链接的优先次序。经过实验验证,链接繁殖可以大大扩展通过搜索引擎发现主题信息源的数量。