基于Agent元搜索引擎的研究与设计

提出一种基于Agent元搜索引擎系统,并且设计智能元搜索引擎的总体框架,描述Agent元搜索引擎系统模块的功能,分析该系统实现的关键技术,通过对系统进行的性能测试表明,系统的查准率和查全率得到了提高。     

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.     

基于Ontology的元搜索引擎设计

由于Web资源的急剧增长,网络信息的查找变得越来越重要,搜索引擎是当今主要的搜索工具.为提高查找的查全率和查准率,本文提出了一种基于本体的元搜索引擎的系统模型,并描述了运用Notation3建立本体的方法.     

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,建立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。     

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AIPMSE的设计与实现

在Web信息急剧膨胀的今天，个性化搜索越来越体现了其应用价值。介绍了一种人工智能个性化元搜索引擎AIPMSE(Artificial Intelligence Persooalizing Meta Search Engine)的设计与实现，描述了该引擎的基本结构和主要实现方法与技术，并给出了其应用实例。     

基于本体的搜索引擎模型设计

目前,常用的全文搜索引擎都是基于关键词检索的,其查准率和查全率都较低,并且返回记录太多,重复信息过多,使得搜索引擎的查询效率很低。基于此,提出了一种基于本体的搜索引擎模型,通过提取的文档中概念,确定其所属的领域本体,以此归类,并用文档—概念匹配系数建立索引。搜索时,采用基于概念匹配的方式进行检索,对属于不同领域本体的文档,分类输出。提高搜索引擎的查准率和查全率,减少冗余信息,从而提高搜索引擎的查询效率。     

搜索引擎元信息提取系统的设计与实现

近些年来,Internet迅速兴起,人们更倾向于从互联网上查找信息.但是没有任何一个的独立搜索引擎能涵盖大于45%的网络资源.元搜索引擎是通过集成多个独立搜索引擎的方法来扩大检索覆盖面.本文使用了HttpClient模拟客户端,实现向主流搜索引擎的信息自动发送和接收,实现了一个元搜索引擎的元信息提取系统.     

一种基于.NET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.介绍元搜索引擎的工作原理,对元搜索引擎和一般的元搜索引擎进行比较,指出元搜索引擎的特点,给出一种由.NET实现的元搜索引擎的系统框架,分析系统采用的关键技术.     

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。     

基于主题树的个性化元搜索引擎

针对元搜索引擎在个性化处理上的不足,提出了主题树的方法,把用户的查询映射到主题树上并返回相关查询,比较准确地表达了不同用户的检索需求。根据用户的浏览行为提出了准确度偏差,用户满意度的评价公式,以用户为中心反映排序是否符合用户的需要。结果排序时不仅考虑了页面的标题、摘要和用户查询的相关性,也考虑了各成员搜索引擎的原来的排序信息以及关键词出现的个数和位置。实验结果表明,该方法有效地提高了元搜索引擎的结果排序能力和个性化处理能力,结果的显示顺序基本符合用户的需要。     

基于元搜索引擎的个性化Web信息采集

为了减少传统Web采集系统网络资源的耗费,并增强其个性化支持,结合用户兴趣向量模型,将元搜索引擎技术应用到Web信息采集领域中,设计一个基于元搜索引擎的个性化Web信息采集系统.该系统通过调用成员搜索引擎发现与用户兴趣相关的目标Web站点,通过爬虫程序采集目标站点上的Web页面内容.在发现兴趣站点方面更具有针对性,能有效减少爬虫的数量.重点研究了系统的体系结构、个性化Web采集的工作流程,最后给出了该系统的应用场合.     

基于本体的垂直搜索引擎的研究

分析了当前网上搜索引擎的现状及存在的问题,提出了一种结合本体的垂直搜索引擎构建思想,并阐述了垂直搜索引擎构建的关键技术,最后设计实现了一个以电子杂志为主题的垂直搜索引擎原型.     

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.     

面向主题的元搜索引擎

介绍了一种基于神经网络的面向主题的元搜索引擎.它使用神经网络对检索结果进行优化排序,它先对返回结果进行中文分词,在充分挖掘其语义信息的基础上,利用CC4神经网络对网页的相关性进行判断,对返回结果重新排序,很好地解决了综合性搜索引擎中普遍存在搜索结果不准确、信息滞后等问题.实验结果表明,该方法时结果进行了最优化排序,实际执行性能较好.     

基于Lucene搜索引擎的涉恐信息检索模块设计与实现

互联网中存在大量涉恐信息,加强对这些信息的组织与利用,在防恐、反恐中起着重要的作用。针对网络涉恐信息零散情况,通过网络爬虫技术收集互联网上的涉恐信息,构建涉恐信息数据库;在此基础上,引入中文分词器进行合理粒度分词,使用Lucene构建全文搜索引擎以提升检索效率。同时,在建立索引时根据文档包含涉恐信息特征词汇的数量改变权重,查询时包含多特征词汇的涉恐信息排序更靠前。系统采用Python进行信息采集和数据结构化,使用MySQL构建涉恐信息数据库,通过Lucene构建全文检索引擎,测试表明,该引擎能够快速、准确地完成信息检索。     

基于多Agent协作的智能元搜索引擎ACISE系统的研究

随着网络信息资源的迅速增加,提出一种基于多Agent协作的智能搜索引擎ACISE系统,将元搜索引擎技术和Agent技术结合到一起.该系统综合考虑了用户个性化的特点,通过Agent之间的通信与协作完成信息检索,实现了基于用户兴趣的智能化,同时提高了查全率、查准率和检索速度.     

基于分类评价的元搜索引擎调度策略

元搜索引擎的调度策略研究如何选择贴近需求的成员搜索引擎组合,以较小的资源耗费,帮助用户获得较高的查询质量.提出了一种基于检索术语分类的评价方法,根据成员搜索引擎的查全率、查准率和平均响应时间,量化其查询性能,然后根据评分高低,为每个分类的查询请求分配合适的成员搜索引擎组合.为该调度策略设计了实验系统,并对实验结果进行了分析与对比,结果表明,该调度策略有效地提高了查准率.     

基于FCA的本体原型系统的设计与实现

经过分析本体原型系统中存在的关键问题,提出基于FCA的本体原型系统来弥补缺陷,并阐明了系统的主要特色是采用FCA技术进行本体的构建、合并、三维可视化展现,其中为了在本体展现中简化概念格的显示,提出子概念格的判定方法。最后通过实例,从领域中生成了所有隐含的本体概念,形成了概念之间的上下级关系,结合相关性几率模式给出了非层次级概念之间的相似性以及概念与对象之间的相关度,从而提高了用户在本体中的查询效率。     

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。