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.     

基于聚类和用户兴趣分析结合的个性化元搜索

随着Web信息的快速增长,搜索引擎已成为用户信息检索的主要工具。元搜索引擎综合了多个搜索引擎的搜索结果,提高了搜索的覆盖率,但是返回的结果往往数目庞大,并且很多结果与用户查询并不相关,这直接影响了用户检索的质量并增加了用户检索的代价。本文提出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兴趣模型,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,与用户模型聚类相结合返回给用户个性化的搜索结果。     

Internet上有关元搜索引擎的研究与设计

概述了Internet上一种新形式——元搜索引擎的概念、构成及分类,对元搜索引擎和一般的搜索引擎进行了比较,联系当前国内外元搜索引擎的现状,分析了其意义,提出了基于Agent的元搜索引擎的设计方案,指出了有自己独特的检索方式和处理方式,突破了传统搜索的局限性,并且该形式尚有许多重要问题亟待解决。     

个性化高效元搜索引擎的设计与实现

本文介绍了一个高效的元搜索引擎系统SMS(Smart Meta Searcher),采用检索实例知识库对用户的检索意图进行推理,同时给出一套独特的星级排行评价策略,通过用户行为分析技术为用户提供个性化信息检索服务,以及其在未来搜索引擎个性化、智能化、专业化和多媒体搜索的发展方向所作的探索工作.     

个性化高效元搜索引擎的设计与实现

介绍了一个高效的元搜索引擎系统SMS(Smart Meta Searcher),采用检索实例知识库对用户的检索意图进行推理,同时给出一套独特的星级排行评价策略,通过用户行为分析技术为用户提供个性化信息检索服务,以及其在未来搜索引擎个性化、智能化、专业化和多媒体搜索的发展方向所做的探索工作。     

一个实用型智能化元搜索引擎的设计与实现

SMS(SmartMetaSearcher)是一个高效的元搜索引擎系统,它采用检索实例知识库对用户的检索意图进行推理,同时给出一套独特的星级排行评价策略,通过用户行为分析技术为用户提供个性化信息检索服务。此外,还探讨了该搜索引擎在个性化、智能化、专业化和多媒体搜索等发展方向上所作的工作。     

基于Lucene的博客搜索引擎设计与实现

为实现博客资源的实时和有效搜索,提出以高性能和可扩展的Lucene作为搜索引擎的框架的博客搜索引擎.它充分利用RSS技术和网络蜘蛛技术实现博客资源的快速采集,能够为博客资源的搜索提供良好的支持,并在采集、索引生成及检索三方面的效率和成本上达到一个较为理想的水平.     

一个实用型智能化元搜索引擎的设计与实现

SMS(Smart Meta Searcher)是一个高效的元搜索引擎系统,它采用检索实例知识库对用户的检索意图进行推理,同时给出一套独特的星级排行评价策略,通过用户行为分析技术为用户提供个性化信息检索服务.此外,还探讨了该搜索引擎在个性化、智能化、专业化和多媒体搜索等发展方向上所作的工作.     

一个元搜索引擎的设计与实现

介绍了一个基于专业搜索引擎的元搜索引擎,提出了一种将专业搜索引擎与专门搜索"Invisible Web"检索工具相结合的方法。在对检索结果进行融合处理时采用建立专业词典的方法来提取主题,并进行主题分类,同时通过记录用户感兴趣的主题,为用户提供个性化服务。     

结果页面信息的提取和结果筛选算法的研究

Web搜索引擎是Internet上非常有用的信息检索工具.但是,目前搜索引擎检索出的信息量庞大.如何能够快速和精确地在这种海洋信息中检索到用户所需信息已成为重要的研究课题.提出基于元搜索引擎理论上的专业课程信息搜索系统,着重研究结果页面信息的提取技术和向量空间模型算法.     

一种基于Agent的智能元搜索引擎框架

Internet上信息资源的飞速膨胀造成了用户信息检索时的不便,传统搜索引擎不能很好地解决这个问题。论文针对这一情况介绍了Agent及元搜索引擎技术,认为这两者的结合能满足用户信息检索时的个性化、智能化要求。文中给出了一个基于Agent的智能元搜索引擎系统体系结构,阐述了设计思想,介绍了系统的工作原理,并重点说明了各模块的工作机理。     

基于元搜索引擎的多关键词检索技术

文章根据主要中文搜索引擎Google和Baidu对多关键词的查询处理存在的缺陷,提出了“核心关键词”的概念和“分级权重”的计算方法;并进而提出了将基本搜索引擎搜索结果与网页内容分析合并相关度算法和元搜索引擎的准确度偏差评价公式。研究表明,元搜索引擎不但消除了死链接和重复链接,而且准确度偏差与Google和Baidu相比,分别减少7.26%和12.47%,准确度得到了一定提高。     

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。     

基于聚类与遗传算法的Web图像检索

高效的Web图像检索对于用户来说是非常重要的,图像元搜索引擎作为一种有效的图像检索技术可以促进Web图像的检索质量和精度.提出一种基于改进的HACM(hierarchical agglomerative clustering methods)聚类算法和遗传算法的图像元搜索引擎模型,Web图像向量化表示之后运用HACM聚类技术进行分类,然后通过特殊设计的遗传算法对检索结果进行优化排序,最后将排序后的更精确的图像集提供给用户.实验结果表明,该系统可以在较短的时间内达到很高的检索精度.     

元搜索引擎的现状与发展

元搜索引擎利用现有的独立搜索引擎的查询性能,将搜索引擎看成一个整体,为用户提供一个统一的查询界面与返回结果。介绍了目前网络上比较著名和流行的一些元搜索引擎,对近几年来关于元搜索引擎的研究进行了分析总结,旨在为对元搜索引擎的进一步研究提供参考。     

Design and Development of a Cross Search Engine for Multiple Heterogeneous Databases Using UML and Design Patterns

As the popularity and complexity of Internet search engines increase, the design, development and maintenance of large, complex web-based Information Retrieval (WIR) systems become a challenge. The difficulty of designing a WIR system is compounded by information overload triggered from various different information sources. From a standpoint of the search engine users, it is more usable for the WIR to provide a single search point to multiple databases. To tackle this issue, we present the design and implementation of a cross-search component for the CS-Engine (Cross-Search Engine). The CS-Engine allows the user to search heterogeneous, multiple databases with one command. The CS-Engine is also distinguished from meta-search engines in that the CS-Engine does not need to trigger other search engines and translate a query for other search engines. Our performance benchmark tests show that the CS-Engine is scalable and usable. We also compare CS-engine with other search engines such as Google and AltaVista. The CS-Engine was developed with UML and design patterns including: (1) use case diagram, (2) class diagram, (3) package diagram, (4) interaction diagram, (5) Factory pattern, and (6) Strategy patterns. We conclude our paper with technical lessons learned as well as organizational issues encountered during the development phase.     

基于模糊积分融合方法的元搜索引擎系统

利用模糊积分融合方法，给出了一个完整的智能元搜索引擎系统。采用智能搜索代理的设计框架，实现系统的高度并发性，使系统具有一定的智能性。结合决策树算法和遗传算法对搜索源的调度作了优化。提出使用模糊积分原理应用于结果集的融合技术，并给出了具体算法。通过在Web上的实际测试，在相同条件下同常用的搜索引擎和其他元搜索引擎分别作了比较，证实了本文所描述的元搜索引擎有着更好的搜索效果。     

个性化元搜索引擎模型的研究与设计

随着人们对搜索的效率和信息检索质量要求的不断提高,传统的搜索引擎已不能很好地满足人们的需求。为了解决这个问题,本文介绍元搜索引擎技术和个性化技术,并且结合两者重点研究个性化元搜索引擎模型,包括个性化元搜索引擎系统总体架构、用户兴趣模型的基本结构以及个性化元搜索引擎对信息采集处理的流程。个性化元搜索引擎有一定的应用和实用价值。     

元搜索引擎的个性化调度算法

元搜索引擎的调度算法是研究如何从庞杂的独立搜索引擎中选择出与查询字串相关度最高、与用户的查询需求最贴近的合适数量的独立搜索引擎。现在,在原有的元搜索引擎调度算法基础上,提出了一种个性化调度算法。该算法根据用户兴趣类对所有独立搜索引擎进行文档分类,然后根据用户查询串所属的兴趣分类,计算出查询串与该分类下文档的相关度这一调度算法的主要影响因素,再结合成员搜索引擎的平均响应时间性能评价,返回结果数量,以及以用户反馈为基础的用户兴趣度经验,计算出独立搜索引擎的排序,从而实现个性化的调度。     

多搜索引擎权重计算及搜索结果排序质量评估

搜索引擎在多成员搜索引擎搜索结果的整合过程中,搜索结果的排序在很大程度上决定着元搜索引擎的服务质量。为了实现搜索结果的有效整合,目前技术主要结合查询请求、文档内容、初始排序或（和）赋予搜索成员搜索引擎权重等因素。其中采用赋予搜索引擎权重时,往往根据用户和技术人员经验,主观地进行赋值,不能体现真实的用户搜索偏好。为此,提出了通过挖掘用户搜索及遍历情况,动态地赋予各成员搜索引擎权重的方法。通过用户遍历及点击下载情况,得到了用户搜索遍历与返回结果的匹配度,论证了该方法的可行性和有效性。