搜索引擎个性化信息查询服务

提高搜索引擎检索结果的精度并向用户提供个性化信息查询服务已经成为搜索引擎技术的一个研究热点。搜索引擎个性化信息查询服务技术有Web挖掘技术、基于移动Agent的个性化信息服务技术等,介绍了基于Web挖掘的个性化技术的发展趋势。     

校园网搜索引擎的研究与实现

针对通用搜索引擎不能检索校园网内网的不足，提出建立校园网搜索引擎，实现为用户提供基于关键字进行校园内部信息检索的服务平台。通过研究，设计了具有搜索器、中文分词器、索引器和检索器的校园网搜索引擎系统。系统采用Java语言和Oracle9i数据库实现。目前，系统已实现了基于关键词的查询，但也存在着检索关键词不能进行智能转化、检索结果不能根据用户反馈进行排序的不足。     

零件库中基于本体的智能搜索引擎的研究与实现

提出了开发零件库中基于本体的智能搜索引擎的研究内容，设计了一种智能搜索引擎的系统架构.本体是克服由于零部件信息描述不一致引起的信息共享障碍的重要工具，为此建立了面向零件信息描述的4层描述本体模型，具体论述了该模型中的领域层、事件层、目录层和概念层的具体内容，设计了用以建立用户接口的六元智能查询模型和系统中的查询逻辑流程，并且详细论述了六元智能查询模型与4层本体模型间的映射方法.根据理论开发的系统在企业中的应用实例表明,4层本体模型能够较合理全面地描述零件信息，面向用户接口的六元智能查询模型较贴近自然语言，方便了用户的使用，因此按照该方法建立的基于本体的智能搜索引擎可以提高互联网零件库的使用效率.     

信息检索技术的设计探讨

搜索引擎是对资源的检索机器,是网络工具的代表。要实现对信息资源的智能检索,我们要处理的问题有信息预处理、查询检索、动态知识库的构造。首先要在网络中建立全面的网页文档信息,然后建立索引库,最后当有用户进行查询时,匹配器根据关键字在索引库中进行搜索。在经过了搜索引擎的过程,面对更复杂的对象我们又开发出了智能信息检索系统。可以利用动态知识库来扩展更复多的查询对象。     

信息检索技术的设计探讨

搜索引擎是对资源的检索机器,是网络工具的代表.要实现对信息资源的智能检索,我们要处理的问题有信息预处理、查询检索、动态知识库的构造.首先要在网络中建立全面的网页文档信息,然后建立索引库,最后当有用户进行查询时,匹配器根据关键字在索引库中进行搜索.在经过了搜索引擎的过程,面对更复杂的对象我们又开发出了智能信息检索系统.可以利用动态知识库来扩展更复多的查询对象.     

基于改进VSM算法的智能个性化信息检索系统研究

搜索引擎给信息检索带来很大的帮助,但是信息的查准率和个性化却很难保证,针对这些问题,提出了一种基于元搜索引擎的个性化信息检索系统.采用Agent技术构建系统,利用用户知识库建立和更新用户模型,对检索结果的向量空间模型算法结合用户知识库进行了改进.实验表明:系统对于查准率有一定的提高,可以满足用户的个性化需求.     

基于NLP技术和相似度计算的智能搜索引擎研究

针对传统的搜索引擎对于自然语言理解方面存在的问题,文章研究了一种新的基于自然语言处理技术和相似度计算的智能搜索引擎的模型.其核心技术是基于自然语言处理的中文分词技术、语义相似度和对立度等理论,将这些概念理论结合起来,从用户习惯的思考角度,结合DotLucene开源全文搜索引擎建立一个智能的搜索引擎.研究表明,该模型在对已经收录的文档有着86.1%的查准率.该智能搜索引擎较好的对查询语句的实现了理解,能够对用户的提问做出正确的回答.     

企业级搜索引擎中结果聚类和查询补全技术

目前,搜索引擎技术发展迅速.但从用户的使用效果来看,传统的搜索引擎技术功能基本相似,在具体实现上仍有待提高.从提升用户体验角度出发,解决传统搜索引擎的搜索结果不能体现类别信息,并且搜索过程没有相应的智能提示的问题.研究基于Nutch的检索技术的特性和应用方法,实现了企业级搜索引擎中的搜索结果自动聚类和查询补全技术.实验结果表明,结果聚类和查询补全技术有效地提升了搜索引擎的搜索体验,增强了系统的使用价值和智能性,系统可靠性高.     

基于XML的智能信息检索与聚类研究

目前Web上大多是非结构化的信息，检索主要是通过基于关键词的搜索引擎或目录浏览。近来，许多组织、团体、协会在Web上通过DTD／Schema定义XML(Extensible Markup Language)档，由于XML描述了结构化的信息，对XML文档的检索也与以往的搜索引擎不同。为此，本文设计了一个新的基于XML文档的智能信息检索原型系统XIIRC，给出了它的体系结构及功能，并对用户界面、索引机制、查询机制、检索结果概念聚类等问题进行了探讨。     

基于Agent的个性化信息检索技术的研究

提出一种基于Agent的Internet信息检索系统模型.该系统由用户Agent、信息搜索Agent、信息过滤Agent三个模块构成.通过用户信息需求的表达和信息反馈,形成并训练用户Agent;信息搜索Agent与Internet搜索引擎连接,采用有限深度-广度优先的搜索算法,减少搜索范围,加快搜索速度;信息过滤Agent根据用户已有的信息资源分析用户喜好,采用向量空间法进行信息过滤.三个模块密切协作,实现网上信息的个性化、主动性、智能性检索.     

基于元搜索的专业搜索引擎的设计

专业搜索引擎是一种为用户提供比通用搜索引擎更多、更精准的专业信息的搜索引擎。根据搜索引擎的工作原理,提出了一种基于元搜索的专业搜索引擎的设计框架;详细介绍了信息采集、中文分词、结果处理的实现技术;将神经网络与遗传算法相结合,对元搜索结果进行过滤及排序,进一步提高了专业搜索引擎的查询效率。     

基于元搜索的专业搜索引擎的设计

专业搜索引擎是一种为用户提供比通用搜索引擎更多、更精准的专业信息的搜索引擎。根据搜索引 擎的工作原理,提出了一种基于元搜索的专业搜索引擎的设计框架;详细介绍了信息采集、中文分词、结果处理的实 现技术;将神经网络与遗传算法相结合,对元搜索结果进行过滤及排序,进一步提高了专业搜索引擎的查询效率。     

基于主题Hub值的元搜索

为了提高元搜索引擎排序结果的质量,提出了成员引擎特征的主题Hub值表示和基于主题Hub值的结果排序算法.特征学习算法利用一组主题关联词对成员引擎的特征进行学习,并表示为主题Hub值的形式.排序算法根据主题Hub值计算结果的全局相关度对结果进行排序.实验结果表明,该模型取得了更好的排序质量.     

基于Ontology的个性化元搜索引擎研究

文中提出了一种新的基于Ontology的个性化元搜索引擎系统模型，包括基于Ontology的用户描述文件的表达方法和自动隐式学习算法，以及基于Ontology的查询结果合成算法，全面地描述了系统三层结构以及用户个性化搜索处理过程。     

一种基于Java的元搜索引擎的设计与实现

随着搜索引擎技术的发展，元搜索引擎已经成为搜索引擎的一个重要的研究方向。文章首先介绍了元搜索引擎的工作原理，接下来分析了影响元搜索引擎性能的各个因素。在此基础上，给出了一种由Java实现的元搜索引擎的系统框架，以及系统所采用的合成排序算法。     

实时垂直搜索引擎对象缓存优化策略

针对实时垂直搜索引擎搜索对象热门度多变和数据抓取由查询驱动等问题,提出一种全新的实时垂直搜索引擎对象缓存优化策略.基于对象及属性间的关联设计热门对象预测模型,预测热门对象的变化趋势;基于用户查询及对象变化符合泊松过程的特点,推导最大化数据新鲜度的计算方法,从理论上给出资源分配和动态平衡的最优策略.大量的对比实验验证了新的缓存优化策略在较少开销增长的前提下,用户查询结果平均新鲜度和准确率均明显优于传统固定频率的缓存策略．     

基于内容的图像搜索引擎技术

图像搜索引擎中 ,基于内容的图像搜索引擎技术的研究越来越受到重视 ,它不同于基于关键字的图像搜索引擎查询原理 ,主要按照图像的颜色、纹理和形状进行相似性匹配查询 ,从而大大提高了查全率和查准率。在整个查询过程中 ,搜索引擎的核心—— Spider程序起到了至关重要的作用。     

查询会话中的用户行为分析

为了更好的理解搜索用户的检索行为,在查询会话基础上分析了用户修改查询的行为规律及用户、查询和点击三者之间的关系.从查询会话的角度,综合考虑了会话中修改的次序、用户、查询和点击等多方面因素,发现了用户修改查询的规律,证明了查询推荐的必要性.统计结果显示:用户修改查询的方式和修改次数有关,而对应的点击数量相对稳定;最终查询...     

个性化元搜索引擎中的查询优化

为了提高搜索引擎的准确度,以达到对用户查询进行优化,缩小用户查询的范围,使用户得到更准确查询结果的目的,在考虑到用户兴趣的基础上,提出了一种用户查询到用户兴趣类的映射技术.介绍了采用该技术所建用户个性化模型的总体结构和各个模块并进行了实验.结果表明,该技术的应用能实现对用户查询的优化.     

基于模糊概念网络的多代理个性化搜索引擎研究

由于近年来网络信息的快速增长,导致传统的搜索引擎在检索过程中会返回大量的不相关内容.针对这一问题,提出一种基于模糊概念网络的多代理个性化搜索引擎,主要利用模糊概念网络去学习用户的兴趣,并写入用户配置文件,然后根据用户配置文件去过滤多代理服务器检索出的信息,最终实现一个高效的个性化搜索引擎.实验表明,通过本文提出的搜索引擎检索出的结果要比传统搜索引擎检索出的结果相关度更高.