"搜索技巧"教学设计

教学目标 知识目标:掌握常用的搜索技巧;充分认识到搜索技巧在搜索信息过程中的重要性. 能力目标:充分运用网络这个有力工具;能够利用所学的搜索引擎知识独立完成任务,归纳出一定的搜索技巧. 情感目标:独立思考的能力,搜索健康向上的网络内容的意识.     

搜索网络中虚警干扰内容隔离技术研究仿真

在搜索性网络优化设计的研究中,对危险内容的目标搜索往往需要对相关内容设定固定的阀值,以保证搜索引擎在安全范围内搜索.但是,一些网络冗余内容中存在与危险内容类似的信息,造成阀值接近.传统的搜索方法在解决上述问题的过程中,虽然可以采用非固定特征过滤,但是一些虚警干扰往往与真实特征具有高度相似性,很难运用固定区间的阀值区进行描述,造成搜索虚警.为此提出采用加权约束残差修正算法的搜索网络中虚警干扰隔离方法.针对搜索网络中不同的虚警干扰特征进行分类处理,获取干扰特征的分布状态,并且针对所有的干扰特征进行变异处理.根据加强约束残差修正算法相关理论,计算虚警干扰特征的方差矩阵,得到对应的虚警干扰特征子空间,获取搜索网络中的干扰特征,并进行加权约束残差修正处理,实现虚警干扰隔离.建立搜索模型,实现搜索网络中的目标搜索.实验结果表明,利用改进算法进行搜索网络中虚警干扰隔离,能够保证隔离效果,最终得到理想的搜索结果.     

基于搜索引擎调用的主题搜索设计与实现

网络搜索是目前从因特网上获取信息的主要手段,而网络蜘蛛又是大多数网络搜索工具获取网络信息的主要方法,主题搜索策略是专业搜索引擎的核心技术.通过研究网络蜘蛛的工作原理,分析了网络蜘蛛的搜索策略和搜索优化措施,设计出一种将限制搜索深度.多线程技术和正则表达式匹配方法结合一起的网络蜘蛛,实验结果表明该方法能够快速而准确地搜索所需的相关主题信息.     

一种P2P网络中的隐蔽搜索模型

随着peer-to-peer(P2P)网络应用的不断发展,网络中的隐私保护问题引起了广泛的关注.当前研究主要集中在匿名通信机制的实现,而这些匿名技术通常需要复杂的系统结构,增加了开发维护代价以及网络管理的难度,同时也增大了传输延迟.针对P2P网络,尤其是无搜索服务器的P2P网络中用户搜索内容隐私保护的问题,提出了基于单向函数和Soundex算法的隐蔽搜索模型.该模型能够保护用户的搜索内容、抵抗窃听、重放、身份冒充等攻击,并且支持精确搜索和模糊搜索.分析表明隐蔽搜索模型具有较高的安全性和搜索有效性.     

一种P2P环境下基于用户行为的语义检索方案

受资源类型多样化、搜索复杂度的制约,现有的P2P文件共享系统中的搜索机制是基于文件名的关键字匹配,这种方法不能发现关键字与资源内容之间的深层关系,因此不能实现语义检索.针对这个问题,提出一种新的搜索方案,该方案建立在已有的搜索机制之上,利用用户的搜索行为和下载行为的规律自动发现关键字和资源间的深层关系,在底层的P2P网络上构建一个元数据空间以辅助搜索.该方案具有实现代价小、时间复杂度低、可进化和支持语义搜索的优点.在Maze系统上的实验表明,该方案具有较高的查询命中率和查询准确率.     

热点词汇的最长时间区间查询算法

热词查询是指在一个特定的时间范围内,从文本数据中搜索热点词汇。查询一组词汇成为热词的最长时间范围是话题检测与追踪的一个重要任务。现有的热词提取算法具有较高的时间复杂度,未考虑不同偏好的用户的查询需求,难以用于热词的在线提取以及最长时间范围的在线查询。为此提出一种在线查询算法,在类别和时间的二维区间上提取热词并查询用户指定词汇成为热词的最长时间范围。该算法基于Prefix Cube技术,对传统的TF~*PDF算法加以改进,在空间复杂度不变的情况下,降低TF~*PDF算法的时间复杂度。实验表明,与传统的TF~*PDF算法相比,该算法在路透社、纽约时报和BBC三个语料库上提取热词并查询最长时间区间的运行时间减少了81%,验证了该算法的高效性。     

一种网络热点损坏修补的最优覆盖算法仿真

研究网络热点损坏修补的最优覆盖问题.网络节点布置采用随机性原则,导致节点区域部署密度、分布、特征都存在较大的不同.很难建立规范的数学模型对节点部署进行合理的描述.传统的节点、坏点定位方法采用区域轮盘搜索,一旦区域节点密度较大,搜索结果的准确性降低,从而降低了无线网络的覆盖率.为了避免上述缺陷,提出了一种粒子群搜索的网络节点损坏修补最优覆盖算法.利用最小二乘法,对损坏网络节点的空间位置进行粗略估计,缩小网络搜索的范围,降低计算的复杂度.利用粒子群搜索方法,计算损坏网络节点的精确空间位置,从而实现网络节点损坏修补的最优覆盖.实验结果表明,利用改进算法进行网络节点损坏修复,能够实现无线网络最优覆盖.     

异构兴趣网络中数据搜索算法研究

分析了兴趣网络的拓扑分布,得到了描述网络兴趣分布的兴趣聚集参数δ,提出了一种异构兴趣网络中的δ聚集搜索算法(δASA).利用兴趣聚集参数δ选择合适的搜索半径,根据所搜索的资源选择搜索区域,合理利用异构网络搜索资源.仿真结果表明,该算法可以在保证一定搜索成功率的条件下,减小网络开销.     

PVPS：P2P点播中的分布式搜索算法

PVPS系统针对P2P点播服务实现中的源节点搜索问题给出了一种实用高效的解决策略.PVPS在节点结构组织上采用了基于节目内容分簇的网状结构,每个分簇中由代理节点进行管理.在簇间搜索过程中,PVPS采用改进的启发式MPR算法、基于邻居优先级的自裁减策略和基于消息冗余度的剪枝策略对非结构化搜索进行多次优化,提高了搜索的效率.理论分析和实验结果表明,PVPS服务体系采用的搜索策略在性能上优于现有策略,在大型网络中具有良好的稳定性和扩展性.     

趣味英语

热词的英文翻译网络上正流行的一些网络热词，该怎样用英语向国外友人解释呢？     

基于Google的个性化搜索系统的设计与实现

互联网用户使用网络获取信息过程中,搜索引擎已成为必不可少的工具。传统的WWW搜索引擎是“提问——搜索”方式．对于所有用户给出同样的关键宇得到的检索结果都是一样的。本文基于传统搜索引擎Google的基础上,实现了个性化的搜索。论文重点阐述了基于向量空间模型的个性化搜索系统的设计和实现过程。系统返回结果能够根据不同用户的兴趣爱好给出用户满意度较好的结果。     

基于深度语义信息的查询扩展

随着互联网时代的到来，搜索引擎开始被普遍使用。在针对冷门数据时，由于用户的搜索词范围过小，搜索引擎无法检索出需要的数据，此时查询扩展系统可以有效辅助搜索引擎来提供可靠服务。基于全局文档分析的查询扩展方法，提出结合神经网络模型与包含语义信息的语料的语义相关模型，来更深层地提取词语间的语义信息。这些深层语义信息可以为查询扩展系统提供更加全面有效的特征支持，从而分析词语间的可扩展关系。在近义词林、语言知识库“HowNet”义原标注信息等语义数据中抽取局部可扩展词分布，利用神经网络模型的深度挖掘能力将语料空间中每一个词语的局部可扩展词分布拟合成全局可扩展词分布。在与分别基于语言模型和近义词林的查询扩展方法对比实验中，使用基于语义相关模型的查询扩展方法拥有较高的查询扩展效率；尤其针对冷门搜索数据时，语义相关模型的查全率比对比方法分别提高了11.1个百分点与5.29个百分点。     

基于深度语义信息的查询扩展

随着互联网时代的到来,搜索引擎开始被普遍使用。在针对冷门数据时,由于用户的搜索词范围过小,搜索引擎无法检索出需要的数据,此时查询扩展系统可以有效辅助搜索引擎来提供可靠服务。基于全局文档分析的查询扩展方法,提出结合神经网络模型与包含语义信息的语料的语义相关模型,来更深层地提取词语间的语义信息。这些深层语义信息可以为查询扩展系统提供更加全面有效的特征支持,从而分析词语间的可扩展关系。在近义词林、语言知识库“HowNet”义原标注信息等语义数据中抽取局部可扩展词分布,利用神经网络模型的深度挖掘能力将语料空间中每一个词语的局部可扩展词分布拟合成全局可扩展词分布。在与分别基于语言模型和近义词林的查询扩展方法对比实验中,使用基于语义相关模型的查询扩展方法拥有较高的查询扩展效率;尤其针对冷门搜索数据时,语义相关模型的查全率比对比方法分别提高了11.1个百分点与5.29个百分点。     

基于机器学习的文本情感倾向性分析

为实现对网络上电影评论的情感倾向性分析,通过对电影影评数据进行爬取,获取热门的电影评论,利用文本预处理和机器学习算法,完成对数据的训练以及测试,最终构建最优情感分类模型。实验结果表明,在所有词与双词结合并进行jieba的TF-IDF及卡方统计的特征提取下,得到的效果较好,BP神经网络以及多项式贝叶斯算法比较适用于这类文本的分析,尤其以BP神经网络的效果最佳,准确率达到86.2%。     

Architecture for a hardware-based, TCP/IP content-processing system

The transmission control protocol is the workhorse protocol of the Internet. Most of the data passing through the Internet transits the network using TCP layered atop the Internet protocol (IP). Monitoring, capturing, filtering, and blocking traffic on high-speed Internet links requires the ability to directly process TCP packets in hardware. High-speed network intrusion detection and prevention systems guard against several types of threats. As the gap between network bandwidth and computing power widens, improved microelectronic architectures are needed to monitor and filter network traffic without limiting throughput. To address these issues, we've designed a hardware-based TCP/IP content-processing system that supports content scanning and flow blocking for millions of flows at gigabit line rates. The TCP splitter2 technology was previously developed to monitor TCP data streams, sending a consistent byte stream of data to a client application for every TCP data flow passing through the circuit. The content-scanning engine can scan the payload of packets for a set of regular expressions. The new TCP-based content-scanning engine integrates and extends the capabilities of the TCP splitter and the old content-scanning engine. IP packets travel to the TCP processing engine from the lower-layer-protocol wrappers. Hash tables are used to index memory that stores each flow's state.     

基于词向量技术与主题词特征的微博立场检测

微博话题随着移动互联网的发展变得火热起来,单个热门话题可能有数万条评论,微博话题的立场检测是针对某话题判断发言人对该话题的态度是支持的、反对的或中立的.本文一方面由Word2Vec训练语料库中每个词的词向量获取句子的语义信息,另一方面使用TextRank构建主题集作为话题的立场特征,同时结合情感词典获取句子的情感信息,最后将特征选择后的词向量使用支持向量机对其训练和预测完成最终的立场检测模型.实验表明基于主题词及情感词相结合的立场特征可以获得不错的立场检测效果.     

An interactive agent-based system for concept-based web search

Search engines are useful tools in looking for information from the Internet. However, due to the difficulties of specifying appropriate queries and the problems of keyword-based similarity ranking presently encountered by search engines, general users are still not satisfied with the results retrieved. To remedy the above difficulties and problems, in this paper we present a multi-agent framework in which an interactive approach is proposed to iteratively collect a user's feedback from the pages he has identified. By analyzing the pages gathered, the system can then gradually formulate queries to efficiently describe the content a user is looking for. In our framework, the evolution strategies are employed to evolve critical feature words for concept modeling in query formulation. The experimental results show that the framework developed is efficient and useful to enhance the quality of web search, and the concept-based semantic search can thus be achieved.     

SEO技术研究与应用

SEO是英文Search Engine Optimization的缩写,其中文意思是搜索引擎优化。SEO是搜索引擎的产物,确切地说是互联网的必然产物,是借助搜索引擎这个媒体顺势而生。SEO为了提升互联网质量,方便检索而存在。搜索引擎的快速发展,从简单到复杂,从单一到全面,逐步完善自己的王国。页面优化,外链导入的作用逐步减小,而涉及到网站关键词的分析,高质量内容的建设,网站的诚信度,用户的体验以及融合到社会中的社会化搜索等逐步增加。SEO就是提升网站的质量。     

高校网络舆情监测系统构建及应对机制研究

针对高校网络舆情监测工作的不足,结合高校舆情信息的传播特点,提出构建舆情监测系统的整体方案.在校园网内基于Nutch搜索引擎技术进行信息检索,互联网范围内采用元搜索引擎技术获取相关信息,采用关键词特征库匹配方式自动进行网络舆情监测,实现对舆情信息及时准确的发现,并探讨高校面对网络舆情在监测、分析、引导和反馈等环节的处理...     

对GML3.0的探讨

Internet与GIS结合成互联网地理信息系统(Internet GIS)是GIS软件发展的必然趋势,Internet GIS用于分布式地理信息的在线发布,并为分布式地理信息提供在线实时处理与分析的工具。对GML3.0(Geography Markup Language 3.0,地理标记语言)的发展和核心技术进行了深入的研究,其主要内容包含了GML3.0的数据类型、要素、要素集合、几何模型的类型及元素、时态、层等,给出了一些内容模型以及相关内容的UML表示,还给出了使用GML3.0进行数据共享和互操作的应用实例,并对未来的GML版本进行了预测。