网站推广：如何选择关键词吸引买家

搜索引擎营销活动中,对搜索关键词的研究和选择是至关重要的一步.众所周知,大多数人在网上寻找信息都是从搜索引擎开始,通过输入关键词来寻找想要的信息内容.有研究表明,目前,大多数人搜索时使用平均2-5个关键词.     

一种基于用户兴趣的搜索引擎输入信息处理方法

搜索引擎是互联网普及的标志,目前搜索引擎在查全率和准确率上是不能让用户满意的,如何使用户获得有用的信息已成为信息检索系统急需解决的问题.文章主要对用户个性化搜索引擎系统进行了研究,提出了一种基于用户兴趣的搜索引擎信息处理方法.首先对系统各模块的功能进行了详细的研究和介绍.然后具体介绍了输入信息处理方法流程及相关技术的研究.实验结果表明,通过对输入信息进行了关键词处理后,可以有效的提高对用户所需信息的理解的准确率,从而提高搜索引擎的查全率和准确率,具有一定的理论价值和应用价值.     

砳砳带你游南京——《南京景点全接触》教学设计

教材分析本课是小学信息人教版第三册第三课浏览网络方面的知识。是在学会输入网址、使用主页设置、收藏夹、历史记录等基础上,进入本课利用搜索引擎快速检索网络信息。主要包括对搜索引擎的了解;结合南京景点,分类目录和关键词查找网络信息。     

基于语义理解的智能搜索引擎的研究

目前网络上的搜索引擎主要是基于关键词索引查询技术设计的,这种技术的搜索范围很大,但由于关键词难以表达丰富的概念,导致查询效率很低。而基于语义理解的智能搜索引擎解决了传统搜索引擎中"忠实表达"和"表达差异"的问题,极大的提高了查找效率。基于语义理解的智能搜索引擎必将成为未来的研究热点。     

一种搜索引擎的新体系结构

通过对当前的搜索引擎性能进行分析，指出基于Pull技术的信息获取方式是影响搜索引擎数据维护效率的关键。该文将Push技术和Agend支术应用于搜索引擎设计，构造了基于Push技术的智能搜索引擎模型，并对影响其实现关键技术进行了分析。     

让搜索结果更细致

对于Google、百度等搜索引擎，我们并不陌生。通常情况下。都是通过输入关键词或细化搜索条件等技巧来查找有关信息的。其实，还有更高级的搜索技巧。让你搜索的结果更细致，以Google为例，搜索方法如下：     

别字大王咱不当 巧拜搜索网站为师

我们在泡网时，碰到拿不准的中文词汇（某些输入法软件的词组输入本身就有很多错别字），可以利用搜索网站的关键词纠错功能快速查得正确的结果。下面以百度搜索引擎为例，登录http：／／www．baidu．com／，在搜索栏中输入自己拿不准的中文词语，如“大明鼎鼎”，点击搜索按钮后，其关键词纠错功能立即就指出了错误，纠正出正确的写法应该是“大名鼎鼎”!怎么样，比查字典快多了。以后碰到拿不准的词汇时，别忘了妙用搜索引擎![编者按]     

基于关键词的概念搜索引擎

当前的搜索引擎已不能很好的满足用户的需求，基于关键词的概念搜索引擎就是要对用户输入的关键词进行概念分析，建立概念关键词集合，然后再去搜索。搜索中我们要充分考虑关键词在文档中的位置，关键词在文档中的权重应与关键词在文档中的位置成函数关系。同时也要考虑个人的兴趣，根据个人的兴趣对搜索到的文档排序。     

智能门户搜索引擎技术

随着Web息量迅猛增长．传统搜索引擎所查询到的结果由于检索的内容过多，从而造成用户检索到的信息准确度不高，基于智能门户搜索引擎技术的研究已成为搜索引擎发展的新主题。该文详细介绍了智能门户搜索引擎技术，并在此基础上设计了一个智能门户搜索引擎的系统模型(Domain-based Seal-ch Engine，DBSE)，该模型采用了多Agent技术以帮助用户快速有效地挖掘有用信息。     

基于概念聚类的Web数据挖掘搜索引擎的设计与实现

针对Web数据挖掘的搜索过程,其准确度很大程度取决于用户输入的关键词的数量,以及搜索引擎对关键词的语义的解析与用户原意的吻合度,而搜索引擎对关键词的解析,包括基于链接的聚类方法和基于概念的聚类方法。本文克服基于链接的聚类方法的缺陷,采用基于概念聚类的方法,从二分图的概念和存储方法入手,设计和实现了个性化的Web数据挖掘搜索引擎,并验证了其优越性。     

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     

提供个性化服务的搜索引擎页面排序算法

目前搜索引擎的技术发展迅速，但仍然存在一些问题。当用户输入关键字进行查询时，机器有时无法确知用户真正想要的信息。该文提出了一种对用户进行聚类的分析方法，将关键字和用户的个人偏好结合起来的算法，利用机器学习的方法来推测用户想要看到的信息。将最可能的相关链接排在最前面，以此来提高用户查询的效率。     

基于语义网络的海量源码搜索引擎

提出一种通过类自然语言输入在海量源码库中进行代码搜索的方法,旨在提高开源代码在方法层面的重用性。相比于传统的关键字匹配的海量源码搜索方案与基于自然语言的上下文相关的项目内定位方法,本文的程序分析结合语义网络的算法既可解决前者由于源码中缩写与近义词问题带来的目标无法匹配的问题,同时也可解决基于自然语言的源码定位受限于指定项目无法在应用于海量源码搜索的限制。最后通过实验验证引擎的可靠性与可用性。     

User Models and Filtering Agents for Improved Internet Information Retrieval

Over the past few years, the amount of electronic information available through the Internet has increased dramatically. Unfortunately, the search tools currently available for retrieving and filtering information in this space are not effective in balancing relevance and comprehensiveness. This paper analyzes the results of experiments in which HTML documents are searched with user models and software agents used as intermediaries to the search. Simple user models are first combined with search specifications (or ‘User Needs’), to define an Enhanced User Need. Then Uniform Resource Agents are constructed to filter information based on the EUN parameters. The results of searches using different agents are then compared to those obtained through a comparable simple keyword search, and it is shown that a user searching a pool of existing agents can obtain better search results than by conducting a traditional keyword search. This work thus demonstrates that the use of user models and information filtering agents do improve search results and may be used to improve Internet information retrieval. This revised version was published online in July 2006 with corrections to the Cover Date.     

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。     

一种基于聚类技术的个性化信息检索方法

实践证明聚类技术是改进搜索结果显示方式的一种有效手段。然而,目前的聚类方法没有考虑到用户兴趣,对于相同的查询,返回给所有用户同样的聚类结果。由此提出一种个性化聚类检索方法。该方法改进了k-means算法,利用该算法对传统搜索引擎返回的结果结合用户兴趣进行聚类,返回针对特定用户的网页簇。实验证明该方法能够提供个性化服务,改善了聚类的效果,提高了用户的检索效率。     

基于Lucene的语义检索系统

在一种基于LUCENE的传统文本检索引擎之上,采用C/S架构模式的语义检索实验系统。用户可以根据需要,从客户端向服务器提交相应的查询信息配置,服务器根据此配置,通过本体导航与同义词查询2种查询扩展优化技术,对提交的查询关键词组进行查询、扩展等优化处理后,将经优化处理过的查询关键词组导入传统的文本检索引擎中,对文档资源进行匹配,将查询结果根据用户要求的排列,并依次返回给用户。通过用户与服务器的信息交互与对查询语句的查询扩展,该系统提高了查准率与查全率。     

基于元搜索引擎的结果合成方法

随着Internet的高速发展,网络已经成为人们获取信息的主要途径。建立在搜索引擎基础上的元搜索引擎则充分利用了专业搜索引擎的性能和特点,通过调用多个专业引擎为用户提供全面而准确的查询结果。本文主要研究了元搜索引擎的结果合成算法,对聚类分析技术进行了详细介绍,根据聚类的需求构建了关键词相关度矩阵。     

基于聚类的个性化元搜索引擎设计

Internet上信息资源的飞速膨胀造成用户在进行信息检索时的不便,传统的搜索引擎不能很好地解决这个问题。因此提出了一种基于聚类的个性化元搜索引擎模型,系统通过对用户建立个人模型,对此模型进行聚类形成不同用户群,并对检索到的结果进行聚类处理,同用户模型聚类相结合返回给用户个性化的搜索结果。分析了个性化元搜索引擎的系统构成,详细介绍了每个模块的功能,最后展望了它的发展前景。     

一种基于Lucene的影片搜索引擎的研究和应用

Lucene是一个优秀的开源搜索引擎框架,已经广泛应用于信息搜索领域。分析点播门户中现有的搜索引擎存在的不足,设计一种基于双字哈希算法支持中文的分词器,并利用该分词器和Lucene工具包,设计并实现了一个视频点播影片快速搜索引擎,它不仅支持中文检索,还具有搜索速度快、易于扩展等优点。仿真实验证明提出的基于Lucene的影片搜索引擎具有良好的性能。