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.     

个性化网络信息检索模型及其应用研究

研究个性化网络信息检索的应用，对目前几款有代表性的搜索引擎进行分析，针对常见搜索引擎存在检索结果相关性差，与用户智能判断差距远，个性化服务欠佳等问题，提出个性化检索模型，并为实现该模型提出解决策略与方法，最后对个性化检索系统的数据库设计和实现所需的关键技术进行讨论。     

基于自适应隐反馈用户行为模型的数据源选择

当前搜索引擎用户个性化的研究是搜索引擎优化的一个研究分支.当前检索模型的主要弊端就是搜索引擎用户提供的信息很少.目前主要借助于用户在和元搜索引擎交互的过程中提供的隐反馈信息对成员搜索引擎的数据源选择算法进行优化,利用语言模型对用户检索行为建模,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.     

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。     

基于Agent的元搜索引擎结果优化技术

在使用元搜索引擎进行检索的过程中，由于返回结果的数量较大，不利于用户快速、准确地找到所需信息。提出一种基于Agent的元搜索引擎结果优化技术，旨在通过建立兴趣模型对检索结果进行优化，从而针对不同用户提供更具个性化的信息。     

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.     

用元搜索引擎实现刑罚信息个性化检索

针对搜索引擎存在的问题和刑罚信息检索的特定需要,提出了一个元搜索引擎模型,通过元搜索引擎为用户提供统一的访问服务,运用聚类方法对搜索引擎的返回结果进行快速分类,并通过用户的行为反应探视用户的兴趣,动态调整聚类结果,帮助用户快速检索到相关信息.提高了检索的有效性、查准率和查全率,实现了刑罚信息的个性化检索.     

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遗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.     

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。     

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。     

基于日志分析的搜索引擎查询结果缓存研究

缓存是有效减少响应时间和系统负载的关键技术,是搜索引擎系统结构研究的重要领域之一.通过对搜狗搜索引擎在近1个月内约1500万条用户查询日志进行分析和研究,针对查询结果缓存,从查询局部性、缓存策略、缓存容量、工作负载周期性等方面进行分析.分析表明,混合缓存策略以及提高缓存容量相结合的技术能有效提高搜索引擎系统性能.     

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。     

元搜索引擎在油田领域信息分布式搜索的应用

当前大型集中式企业搜索引擎面临规模扩展、数据更新快速和用户需求专业化、多样化等一系列挑战。因此,在整个油田内建立一个高效、高质量的分布式搜索引擎体系架构,并保证不破坏各公司原有企业搜索引擎的基础之上,实现数据共享变得越来越重要。通过分析油田内部公司搜索引擎现状,结合元搜索引擎技术,提出构建一个合理的油田内部分布式搜索引擎体系架构的解决方案。主要从接口规范,查询调度,排序策略三个方面入手,解决分布式搜索引擎在油田应用查询中存在的问题。     

具有扩充检索功能的石油化工专业信息搜索引擎的设计与开发

网络信息的日益增加迫切需要适宜的检索工具，特别是进行专业信息的检索，需要体现专业词汇特点的搜索引擎。本文在对搜索引擎核心技术进行研究的基础上，提出了石油化工信息搜索引擎的设计方案，开发了网络机器人模块，实现了海量网页的自动获取；采用最短路径分词和正向最大匹配相结合的算法，实现了中文自动分词；开发了信息索引模块，实现了网页的批量索引和增量索引；开发了信息检索模块，提供布尔逻辑查询，实现摘要自动生成。通过系统集成，初步建立了体现石油化工专业特点的搜索引擎。     

公共信息查询平台的设计

文章介绍了现有信息查询平台的特点，阐述了公共信息查询平台的原理及技术实现。平台采取分布式方式构建，内容涉及公共用户的信息检索，是一个针对性强的分布式多媒体搜索引擎。     

基于移动互联网日志的搜索引擎用户行为研究

随着移动互联网的迅速发展,移动搜索用户大规模增加,移动搜索引擎用户行为分析对改进搜索引擎性能,提高用户体验具有重要意义。该文选取某移动搜索引擎2011年6月第一周的日志,对移动互联网用户搜索行为进行分析和研究。我们从查询词分析、会话分析以及用户点击分析3个角度出发,对查询词长度和频度、问题式查询和网址查询比例、会话内查询个数、查询词修改方式以及用户点击位置进行研究,并与互联网搜索引擎相应指标进行对比。相关分析结论对于移动搜索引擎算法改进与系统优化具有一定参考意义。     

分形技术图像比对搜索模型

传统的搜索引擎只能搜索文字型的资料，显然无法满足用户想通过搜索引擎来取得与图像相关的信息的需求．提出一种图像比对搜索引擎，利用分形图像处理和索引技术来建立图像特征数据库．当用户输入查询图像时，系统对于用户输入的图像也采用与分形图像处理相同的方式取得特征值，然后再与图像特征数据库的特征矢量作比对，达到数据搜索的目的．实验表明，图像比对搜索引擎除了可以找出用户输入的相似图像外，对于查询图像的旋转、模糊或噪声，图像比对搜索引擎也能够找出正确的图像，证明文中方法对图像的容错性和适应性好。     

基于用户反馈的搜索引擎选择及结果归并

提出一种基于用户反馈的元搜索引擎模型，通过分析用户对搜索结果的评价，利用用户的反馈信息，分别定义搜索引擎质量分值和用户评价分值。给出一种依据搜索引擎质量分值进行的搜索引擎选择策略，使元搜索引擎可以针对不同查询关键字选择准确度高的搜索引擎进行查询。设计一种主客观影响因子结合的元搜索结果归并方法，使准确率高的搜索结果先返回给用户。