基于本体的元搜索引擎的设计与实现

与荚丈元搜索引擎相比,中文元搜索引擎还存在一定的差距,现有的中文元搜索引擎在实现关键词的扩展方面有待提高.通过对本体及元搜索引擎技术的研究,提出并实现了基于本体的元搜索引擎系统,介绍了系统的工作原理,通过对现有的元搜索引擎排序算法的分析,对摘要排序算法进行了改进.最终对系统进行测试并对其结果进行分析,该系统实现了对关键词的同义词和英丈扩展查询,有效地提高了系统的查全率和查准率.     

基于兴趣衰减的个性化排序算法

目前多数个性化排序算法未考虑用户兴趣随时间产生的漂移变化,从而影响排序质量。为此,提出一种融合用户兴趣衰减的个性化排序算法。利用传统个性化排序算法的用户兴趣模型,及用户搜索兴趣的变化规律,分析搜索兴趣程度的时间衰减性,以人类遗忘曲线为基础给出适合搜索兴趣变化的指数遗忘函数,并将其运用到传统个性化排序算法中。实验结果表明,与基于兴趣模型的个性化排序算法相比,该算法能提高个性化搜索引擎的查准率。     

基于关联规则挖掘的垂直元搜索引擎研究

针对目前全文搜索引擎中存在的查准率较低、不能充分满足专业用户对搜索引擎的搜索需求的问题,设计一种基于元搜索技术的垂直搜索引擎系统结构。利用关联规则挖掘用户关注度较高的信息,提取这些信息中与关键词相关的隐形关键词,并用于扩展搜索。设计基于多关键词组搜索的改进的元搜索引擎位置排序算法。实验结果表明,与以前搜索引擎系统相比,该系统的专业相关度有了一定提高。     

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。     

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.     

企业搜索引擎个性化表示与结果排序算法研究

针对企业搜索引擎提出一种基于本地文档库的个性化表示与结果排序算法,以帮助用户找到真正感兴趣的结果.首先,采用聚类分析对用户浏览的历史文档聚类;其次,采用模糊推理技术对所形成的分类进行分析,发现用户对各分类的喜好程度;再次,按用户对各分类喜好程度的不同,为各分类分配抽样文档数;最后,采用多种抽样技术,从各分类中抽取典型文档.来自不同分类的典型文档构成了表示用户个性的本地文档库.结果排序算法通过计算通用企业搜索引擎的搜索结果与本地文档库中各文档的相似性,对结果集重新排序,从而体现出用户个性.实验结果表明,与传统的基于关键词的个性化表示与结果排序算法相比,基于本地文档集的个性化表示与结果排序算法可以给出更能反映用户个性的查询结果,且可以对用户偏好的变化作出更迅速的反映。     

基于信息量与信息嫡的元搜索引擎排序算法研究

元搜索引擎集合了多个成员搜索引擎的结果,将结果进行一定的处理后再将处理后的结果返回给用户。其中对结果的重新排序直接影响到元搜索引擎的性能。基于通信领域上的信息量与信息熵提出一种计算结果相关度的算法——信息关联度IRD算法,再将算法进行特定的修正,并提出一种合并算法CombMul,将以上算法应用到元搜索引擎中,最终用MRR查准率来评价此方法。得到的MRR查准率数据表明,与广泛应用的Borda排序算法相比,IRD算法结果更为理想。     

基于本体的元搜索引擎结果排序算法研究

介绍了本体及元搜索引擎技术,认为将本体概念引入到元搜索引擎系统中,能够实现基于同义词、近义词的查询.给出了一个基于本体的元搜索引擎系统体系结构,介绍了系统的工作原理,提出了一种改进的摘要排序算法,并重点介绍了该算法的实现.     

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。     

基于用户兴趣的PageRank算法改进策略

随着互联网海量信息的不断涌现,根据用户的兴趣提供相关查询结果,是现有搜索引擎要考虑的一个问题,PageRank算法是基于链接的排序算法,已在Google搜索引擎广泛应用,但其忽略了用户个性化需求。采用网页预分类技术,来表示用户查询的兴趣度,进一步提出改进传统的PageRank算法,从而能适当提高用户在使用搜索引擎方面的个性化需求。     

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。     

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。     

带聚类处理的元搜索引擎的设计与实现

设计实现了一个高扩展性的元搜索引擎,并提出基于关联规则的聚类算法作用于查询结果,大大提高查询结果的可浏览性。实验结果表明该聚类算法在复杂度和聚类效果上均优于传统的k-means算法。     

个性化推荐系统的研究和实现

探索Internet的搜索技术和处理针对搜索产生的大量网络信息的个性化推荐技术。在应用中元搜索引擎能充分利用现有的网络技术和资源但需要解决各成员搜索的接口和负载均衡问题;推荐引擎需要解决分词技术、索引词权重、向量空间的相似度计算等几个关键技术。就上述问题进行了分析、评估并寻求解决的办法。在此基础上实现的一个应用于高校教学和科研工作的个性化推荐系统RCSYS,从而促使搜索和推荐技术得到广泛的应用。     

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。     

基于主题元搜索的结果整合算法研究

当前存在的元搜索查询方法不够精确,为了解决这一问题,建立了主题元搜索模型,提出了一种基于主题信息与相关度相结合的结果整合算法。该算法综合考虑了主题信息与成员搜索引擎之间的相关度,主题信息与查询结果之间的相关度,查询词与查询结果的相关度,以及查询结果的重复度、位置等诸多因素。实验表明,该算法能够很好地把用户最关心的结果排在查询结果集的前面,提高了查准率。     

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。