用户协作式智能搜索模型的研究

随着网络信息资源的日益膨胀和搜索引擎技术的不断发展,搜索引擎反馈的搜索结果也越来越多而使用户无所适从。为了有效提高搜索效率和搜索结果的准确性,该文提出一种基于用户协作的搜索结果优化模型。该优化模型将搜索引擎对搜索结果的处理同用户对搜索结果的挑选有机结合起来,搜索引擎可以根据用户的反馈信息不断地调整搜索结果,使搜索结果逐步满足用户的检索需求。     

服务搜索引擎基于用户行为的效果评价

基于垂直搜索引擎设计思想提出的Web服务搜索引擎相比传统的UDDI服务发现方法能更好的满足用户对于Web服务查询的需求。随着服务搜索引擎技术的不断发展,如何评价其检索效果成为提高服务搜索质量的核心问题。本文提出了一种基于用户行为分析对Web服务搜索引擎进行自动性能评价的方法,并且根据Web服务特点,提出了基于QoS数据信息进行样例集合划分的方法。通过对用户的查询和点击行为分析,推导出针对特定查询集合的检索结果集合,并将两个集合之间自动建立映射。通过分析Web服务搜索引擎的搜索效果,评价本文提出的方法与人工标注的方法的对比,基于用户行为的评价算法能够对服务搜索引擎进行较客观的评价。     

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.     

元搜索引擎中的成员选择和结果合并策略研究

近年来,信息检索成为研究热点,搜索引擎成为用户经常使用的服务之一.但是独立搜索引擎的覆盖面狭窄,检索效率低,为了得到比较全面和准确的结果,需要反复调用多个搜索引擎.而元搜索引擎就是一种调用其它独立搜索引擎的引擎,它可以更好的满足用户查询的需求.简述了元搜索引擎的工作原理,分析比较了元搜索引擎的一些技术,并针对元搜索引擎的成员选择和结果合并方面提出了一些实现策略.     

企业搜索引擎个性化排序方法

针对传统搜索引擎“面向检索”而非“面向用户”的缺点, 将个性化服务思想引入到企业搜索引擎排序中, 对其关键技术即用户兴趣建模进行了研究, 将模型用于查询扩展及排序中, 并为企业搜索引擎设计基于用户兴趣的个性化排序方法, 能为不同用户的同一检索请求提供不同的检索结果列表. 通过将研究用于油田企业搜索引擎的实验证明, 本研究能有效地提高企业搜索引擎检索精确度及满足用户的个性化检索需求, 并具有较好的自适应能力.     

个性化的社会标签查询扩展技术研究

随着互联网上的信息日益增长,个性化的搜索需求越来越迫切,由于用户兴趣的不同和行为的差异,如何为不同的用户提供不同的检索结果成为一个具有挑战性的问题。首先对现有搜索引擎的个性化信息检索和查询扩展技术进行了分类总结,分析了它们各自的优缺点。然后提出了基于社会化标签的个性化查询词扩展方法。这些方法通过从用户所收藏的社会化标签或标签所对应的网页中提取出和用户查询词相关的词,来对用户的初始查询进行扩展。最后利用Delicious网站上的用户数据,对比研究了这几种个性化查询扩展算法。通过与Google进行对比分析实验,结果表明所提出的社会化标签的个性化查询词扩展方法能够较好地满足用户的个性化需求,检索结果比Google的检索结果更接近用户需求。     

产品数据库高效关键词查询设计与实现

产品关键词搜索引擎处理用户关键词查询结果按照一定规则进行排序,目前常见的有按照产品的销量排序、价格排序、人气排序、信用排序和上架时间排序等.但是随着用户对产品定向搜索的需求不断提高,这些排序方法已经无法满足用户的实际需要,在选购产品时,希望能够将多种排序方式综合利用,进而形成最优需求查询结果,基于此需求对产品数据库高效关键词查询进行了设计与实现,尽可能地满足用户关键词查询需求,构建用户偏好模型,引入Skyline查询机制等,辅助消费者进行产品的精准定位.     

手机产品垂直搜索引擎的研究与实现

随着网络技术的快速发展,通用搜索引擎已经不能满足用户的一些需求,特别是当用户需要搜索某一领域内的信息时,垂直搜索引擎就正好符合这种需求。以手机资源为背景,通过运用扩展Heritrix和Lucene,构建了一个检索结果比较精准的垂直搜索引擎。研究了通过定制和扩展Heritrix从互联网上爬取相关的信息资源,利用HtmlParser工具对爬取的信息进行分析和抽取,运用Lucene建立全文索引和提供检索服务,并设计了MVC的查询接口。通过响应时间、查全率和查准率的测试实验表明,系统达到了设计目标。     

基于数据融合和相关度反馈的信息检索方法

数据融合和基于相关度反馈的查询扩展是两种有效的检索过程优化技术。前者通过集成多个检索结果提高检索性能,后者执行多次查询,依据前次结果修改/扩展用户查询,以求更好地反映用户信息需求。在混合数据融合和查询扩展技术的基础上提出一种检索过程优化方法——HQD方法,由相关度反馈结果生成多个替代查询,检索这些替代查询后采用求和余弦方法生成最终检索结果。HQD方法能有效提高检索性能。     

多智能体在元搜索引擎中的应用研究

随着网络信息的指数增长和用户对检索质量要求的日益提高,传统搜索引擎的查全率和准确率都开始下降,已无法满足用户信息检索的需求。该文从搜索引擎技术的概念入手,分析了元搜索引擎和多智能体的基本原理,并利用多Agent系统自治智能和分布协同的特性,提出了基于多智能体的元搜索引擎。     

基于本体的智能化知识检索模型

该文简要从信息检索的一般过程出发,分析了基于本体的知识检索的工作原理以及一般模型;着重对现有的知识检索智能性不足的缺陷,引入IGA、多Agent等技术,设计了一个基于本体的智能化知识检索模型。     

基于Lucene的藏文信息采集及检索系统研究

浅析了当前藏文数据采集与检索存在的问题.基于元搜索技术提出了一种藏文信息采集方案;基于全文检索工具包Lucene并针对藏文的特点,提出了一种藏文信息的索引、检索的设计方案,并对其关键技术进行了探讨.实际系统应用证明方案可行.介绍的数据采集、索引、检索方案同样适用于藏文外的其他语种.     

基于大规模日志分析的搜索引擎用户行为分析

用户行为分析是网络信息检索技术得以前进的重要基石,也是能够在商用搜索引擎中发挥重要作用的各种算法的基本出发点之一。为了更好的理解中文搜索用户的检索行为,本文对搜狗搜索引擎在一个月内的近5 000万条查询日志进行了分析。我们从独立查询词分布、同一session内的用户查询习惯及用户是否使用高级检索功能等方面对用户行为进行了分析。分析结论对于改进中文搜索引擎的检索算法和更准确的评测检索效果都有较好的指导意义。     

个性化搜索引擎中用户模型智能调整算法的研究

个性化信息服务越来越成为信息检索领域中研究的热点。针对用户模型构造问题,文章结合手工定制建模与自动分析建模技术,利用空间向量模型表示法,提出了一种用户模型智能调整算法。模拟实验表明,该结构和算法能够有效地提高检索结果的准确度,并且具有良好的可适应性。     

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。     

一种高效的源代码搜索算法

多年来的软件开发积累了大量的源代码,同时不少代码搜索工具也被开发出来,但是,现有的工具都不够精确,因而很少有人使用。本文提出一种高效的源代码搜索算法,通过识别查询语句与API的关系,以提高代码搜索的准确性。基于该算法,本文实现一个针对C#源代码的搜索工具,并通过客观实验与用户调研对算法进行评估。实验结果表明本文提出的搜索算法是十分有效的。      

集成搜索引擎的文本数据库选择

用户需要检索的信息往往分散存储在多个搜索多个搜索引擎各自的数据库里,对普通用户而言,访问多个搜索引擎并从返回的结果中分辨出确实有网页是一件费时费力的工作,集成搜索引擎则可以提供给用户一个同时记问多个搜索引擎人集成环境,集成搜索引擎能将其接收到的用户查询提交给底层的多个搜索引擎进行搜索,作为一种搜索工具,集成搜索引擎具有如WEB查询覆盖面比传统引擎更大,引警有更好的可扩展性等优点,讨论了解决集成搜索引擎的数据库选择问题的多种技术,针对用户提交的查询要求,通过数据库选择可以选定最有可能返回有用信息的底层搜索引擎。     

主题驱动的P2P分布式信息搜索机制研究

Peer—to—Peer（P2P）对于分布式文件共享具有很好的前景，但当前的P2P系统仍然缺乏有效的信息搜索机制．本文提出一种主题驱动的P2P信息搜索机制，通过对节点上的文档进行聚类获得全局主题，然后将包含有相似主题的节点组织到一起构成主题覆盖网络．当在P2P网络中进行信息搜索时，根据查询与主题的相关性路由查询，从而改善搜索效率．本文详细阐述了进行主题驱动搜索的索引结构、主题聚类方法、主题覆盖网络的构造与维护算法．在Chord上的模拟实验结果表明，主题驱动的P2P信息搜索机制可以减少信息搜索时的平均网络带宽和平均搜索路径长度，提高搜索的成功率．     

Web信息检索研究进展

Ｗeb上大量、分布、动态的信息造成了“信息过载”,如何在传统信息检索技术的基础上开展针对Ｗeb的检索工作已经成为一基项重要的研究课题,但是,繁多的Ｗeb信息检索系统和各种模糊的概念给用户的选择和研究人员的讨论带来了不便。同时,有关Ｗeb信息检索最新技术的比较完整的分析又十分缺乏。在此,对Ｗeb信息检索技术进行了综述,从Ｗeb信息检索系统的层次化分类（搜索引擎与目录、元搜索引擎、信息检索agent)、一般机制和关键新技术（基于超链的相关度排序、检索结果的联机聚类、基于概念的检索、相关度反馈）等方面加以阐述,以期对感兴趣的同行有参考作用。     

搜索引擎剖析

搜索引擎相关技术的研究是目前互联网的热门研究课题。现有搜索引擎利用了大量的计算机研究成果,了解现有搜索引擎的优点和不足同时在实现的搜索引擎中扬长避短,对搜索引擎的剖析是非常必要的。文中指出Google的PageR ank技术在处理超链接双向影响上的不足。在实现搜索引擎的过程中,充分利用分析的结果改进PageRank算法,从而充分利用网页间的超链接信息提高了搜索结果的有效性。