基于本体的元搜索引擎技术研究

针对现有搜索引擎的查询结果相关性低和缺少语义理解能力等问题,提出了一种基于本体的元搜索引擎模型。主要应用基于本体的用户个性模型和本体语义分析关联方法来提高元搜索引擎的查询效率。目的通过领域本体的语义理解应用,为用户提供查询意图个性化的有效推测和关键词本体的查询优化,通过验证表明,该搜索模型实现了查询结果的有效优化。     

个性化元搜索引擎的研究

针对现有搜索引擎的局限性和当前用户的个性化需求,以用户兴趣模型为基础,对个性化元搜索引擎的基本原理和结构、方法及关键技术进行了研究,并在此基础上提出了用户个性化元搜索引擎的简单实现。     

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.     

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。     

本体在元搜索引擎查询结果自动分类中的应用

分析了基于统计进行自动分类的元搜索引擎分类效果缺陷,提出了基于本体进行自动分类的元搜索引擎系统模型,阐述了主要步骤的实现思路,分析了本体在元搜索引擎自动分类中的作用。通过领域本体的语义理解,为用户提供查询概念的语义扩展,使元搜索引擎分类类目结构清晰、逻辑科学、系统,分类效果更加精确。     

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.     

基于本体的Web搜索引擎框架

本文提出了一个基于多本体的搜索引擎框架,分析了本体、智能代理程序、搜索引擎本身在框架中的作用和工作模式.同时,针对互联网异构本体的查询问题,提出了一个分布式多本体查询的模型.引入本体技术后,web搜索引擎的工作方式由关键词全文检索转为知识检索,从而增强了搜索引擎处理复杂查询的能力.     

基于Agent的智能元搜索引擎技术研究

针对现有搜索引擎存在的问题,提出基于Multi-agent的分布式搜索引擎系统.系统采用元搜索引擎结构,利用Agent技术和基于个性化模式的信息过滤技术,使系统具有一定的智能性.通过个性化检索和分类浏览相结合的检索方式可提高搜索结果的可浏览性.结合数据库的分类和虚拟语言模型方法实现了资源选择的优化.提出基于文本/位置分析和群决策的合并算法,对搜索结果的标题和文档片断信息进行相关度分析,将文本分析与规范化的搜索结果位置信息相结合,计算文档的相关分值,最后采用基于群决策的合成方法对搜索结果进行一致性排序.试验结果表明,提出的元搜索系统具有较好的搜索效果.     

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。     

基于本体的搜索引擎研究

由于目前搜索引擎的查全率和准确率太低,提出了一种基于本体的搜索引擎概念模型;这种搜索引擎不仅仅基于关键词检索,而且机器能够理解Web页面的内容,并进行逻辑推理来完成复杂的查询任务,最终返回精确的结果。     

基于用户的Web元搜索引擎调度改进

本文首先介绍了传统搜索引擎的基本原理及结构,指出了传统搜索引擎存在的不足,然后介绍了元搜索引擎的定义、运作机制及其发展的方向,在此理论的基础上提出了新一代元搜索引擎基于用户的调度改进理念,实验表明,该改进提高了用户的检索效率和质量。     

基于Ontology的用户模型研究

针对现有本体用户模型的难点与不足，提出了一种改进的基于领域本体的用户模型（OBUM），利用文本挖掘技术构建领域本体，通过本体学习来完成用户模型的学习和更新。     

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.     

基于本体的教育资源库的研究与设计

目前,我国的教育资源建设在共享性、重用性、资源检索查全率和查准率等问题上依然存在某些不足,为了解决当前检索系统中同义词难以识别、相关查找困难等问题,把本体引入到教育资源建设中,并提出了基于本体的语义检索系统的体系结构,该系统旨在实现对领域内资源的语义分析,赋予检索系统足够的语义信息。研究的重点是资源的元数据描述、领域本体的构建及语义查询,而这也是进行语义检索的理论基础。     

元搜索引擎的结果去重及排序研究

结果去重和排序是提高元搜索引擎结果质量的两个关键问题,文章分析余弦相似度、基于TF-IDF的文本相似度三种去重算法,利用URL、标题和计算摘要相似度三方面去重;研究了Board排序、星星排序、轮询法、位置排序和概念可行度对检索结果的影响,提出了一种综合排序算法。实验结果表明,综合排序算法在准确率、召回率等方面都优于其他算法。     

基于用户反馈的个性化搜索引擎的研究

现有搜索引擎基本上采用＂搜索适用所有用户＂的模型,体现不出用户真正的兴趣所在。针对当前搜索引擎的不足,本文提出并研究一个基于用户反馈的个性化搜索引擎系统。通过学习用户满意度反馈信息,挖掘隐藏的用户兴趣信息,实现搜索引擎的个性化。     

基于本体的空间搜索引擎研究

提出了一种智能空间搜索引擎的解决方案.通过分析传统搜索引擎在处理空间语义方面的缺陷,将本体和自然语言处理技术引入搜索引擎中,解决基于自然语言查询的空间检索问题.初步构造了基于本体的空间搜索引擎的结构框架,分析了本体在空间搜索引擎中的应用范畴,并构建了相应的本体库以及解析自然语言查询的模式库,提出了自然语言式空间查询的解析方案.最后通过建立空间搜索引擎原型系统证明了该方案的可行性.     

基于本体的异构数据集成研究

分析了现有的异构数据集成中存在的语义异构问题,提出了一种基于本体的异构数据集成系统框架,并给出了关键模块的设计。     

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。