搜索引擎的现状及分析

在介绍了搜索引擎的工作原理、一般概念及分类后,较为详细地分析了目前搜索引擎存在的问题和发展趋势,提出了搜索引擎当前的主要研究内容。     

元搜索引擎系统合成算法的约束条件

合成是元搜索引擎系统中一个重要的技术问题.给出了搜索引擎和元搜索引擎的形式化定义,对各种可能的元搜索引擎合成类型进行了划分.在此基础上,提出了元搜索引擎合成的一般性约束条件以及针对特殊类型的特殊约束条件.这些约束条件为构造好的元搜索引擎合成策略提供了基本保障.     

Internet上有关元搜索引擎的研究与设计

概述了Internet上一种新形式——元搜索引擎的概念、构成及分类,对元搜索引擎和一般的搜索引擎进行了比较,联系当前国内外元搜索引擎的现状,分析了其意义,提出了基于Agent的元搜索引擎的设计方案,指出了有自己独特的检索方式和处理方式,突破了传统搜索的局限性,并且该形式尚有许多重要问题亟待解决。     

Google and Privacy

Abstract

Google has emerged as the preeminent Internet search engine, but more important, it has achieved an iconic status. It is solidly entrenched in our language and popular culture. But there is a darker side to Google. Google collects personal information about its users, and it aggregates third party information more effectively than many third world governments. While there has been no abuse (that we know of) by Google of personal information, that potential exists, and there are numerous instances of third parties using Google to aggregate personal information for dubious purposes.     

元搜索引擎研究

1 引言从早期的ARPANet,到目前的Internet,互联网的技术与应用都在超常规飞速发展。互联网上的信息也越来越多,因此迫切要求一种信息检索工具。1991年,XWAIS提供了一个界面友好的信息搜索系统,但是这个系统要求很特殊的文件格式。在同一年出现了另外一个信息检索系统GOPHER,GOPHER一时成     

搜索引擎的广告拍卖平台设计与开发

搜索引擎的是重要的广告媒体之一,开发搜索引擎的广告拍卖平台有利于广告资源的有效利用。本文设计了一个搜索引擎的广告拍卖平台,支持广告用户的自行报价,并在收集竞价信息的基础上实现了广告位的分配与定价;然后,根据实际应用背景划分了系统的功能模块并定义了拍卖的业务流程;最后,基于MyEclipse6.0 开发工具和MySQL后台数据库实现了该系统。     

网络广告关键词选择优化

搜索引擎广告系统的核心任务是针对用户提交的每个查询,决定以何种顺序显示哪些广告。这是广告商和搜索引擎之间的一个博弈过程：搜索引擎需要准确地估算广告的点击率,提高广告收益、广告商的满意度及用户的满意度;广告商则需要猜测搜索引擎的排序模型、竞价广告栏并依据广告效果调整广告策略以及执行其他的搜索引擎优化动作。探讨了推测CPC模式下搜索引擎广告排序模型的一般方法,并据此指导广告商的关键词选择策略。     

一种基于因子图的搜索广告转化预测模型

基于转化的广告方式在应用和研究中逐渐得到重视,采用该方式的搜索广告在广告排序时需要对候选广告的转化概率进行预测,以提高广告的转化率,优化搜索引擎的广告收益。该文在对搜索广告中影响转化的各特征进行提取与分析的基础上,提出了描述广告、查询、用户三个因素与转化事件关系的概率因子图模型,并基于该模型对广告转化进行预测。最后我们使用从某商业搜索引擎采集的实际数据对预测模型进行评价并与朴素贝叶斯方法进行对比,实验结果表明,三类因素对转化具有不同程度的影响,我们提出的因子图模型可以较好地预测广告的转化。     

面向网络虚拟环境的广告集成系统

随着互联网的快速发展,企业通过互联网广告开展品牌营销。网络虚拟环境中的集成广告,作为一种新兴的互联网广告形式,已成为工业界的热点。现有的广告集成系统的业务流程是以广告代理商为主导,应用运营商并没有参与。这种流程不符合中国的运营现状。提出了一种以应用运营商为主导的广告集成系统,包含平台运营商、应用开发商、应用运营商、广告代理商、广告主等多种角色。他们分别执行各自的功能,通过广告引擎与管理平台的相互协作,实现了以应用运营商为主导的广告集成业务流程。     

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。     

原创优先的搜索引擎排序算法

现有的搜索引擎排序算法大多根据网页之间的链接关系进行排序,没有考虑原创和转载文章之间的优先次序。该文提出一种适用于专业搜索引擎的新型排序算法,在排序时优先考虑原创文章,使原创文章的搜索排名得以提高,有助于新兴原创技术网站的发展,提高网络竞争的公平性。     

搜索引擎增量式搜集的实现与评测

针对传统的周期性集中式搜索(Crawler)的弱点和增量式Crawler的难点,提出预测更新策略,给出判别网页更新的MD5算法、URL调度算法和URL缓存算法,描述系统各个模块的分布式构架的实现,建立测试集数据对算法进行评测。该系统在北大天网搜索引擎上运行半年多,更新周期缩短了20天,变化预测命中率达到79.4%,提高了时效性、扩展性和稳定性。     

因特网搜索引擎评价系统

因特网搜索引擎的评价对因特网用户十分重要,但目前还缺乏很科学的评价方法。本文根据系统工程的根本思想,对此进行了初步探讨,并且利用层次分析法对各指标的权重进行了计算,提出了因特网搜索引擎评价指标体系,建立了一个搜索引擎评价模型。     

ISeeker--一个高效的元搜索引擎

介绍了一个高效的元搜索引擎系统ISeeker,提出了一套全面的搜索引擎评价和选择算法,在对检索结果进行融合处理时尽可能选择最好的结果,而且在用户察看结果时进行在线学习和调整。     

一种无位置偏见的广告协同推荐算法

在广告推荐系统中,页面与广告的相关性是用户是否点击广告的重要因素,一般利用点击率计算相关性,但是广告展示位置的不同会影响页面-广告相关性计算的准确性,从而导致相关性低的广告被当成相关性高的广告进行错误推荐。针对该问题,提出一种无位置偏见的广告协同推荐算法。利用贝叶斯定理改进位置模型,排除历史数据中的位置影响,计算页面-广告相关性。通过协同过滤技术,为页面找到与其相似的其他邻居页面,实现准确的广告推荐。在腾讯搜搜广告日志数据上进行实验,结果表明,与传统协同过滤算法相比,该算法的推荐准确率、召回率以及F度量值均提高了40%以上,具有较好的广告推荐效果。     

Internet文件检索技术在高校教学中的应用

本文以"计算机组成原理"的教学为例,探讨和教学有关的互联网文件检索技术,重点研究文件检索的概念、方法和技巧,指出掌握最基本的文件检索技术,是新时期高校教师必备的基本素质。     

Channeling Science Information Seekers' Attention? A Content Analysis of Top‐Ranked vs. Lower‐Ranked Sites in Google

Researchers have suggested that search engines shape portrayals of information by making large and popular websites more prominent while discriminating against smaller sites. Despite the possible skew of information sources, little empirical work has examined whether there is consistent dominance of content representative of that in highly ranked web links provided by search engines. We conducted a content analysis of a particular issue—nanotechnology—in Google and found that the very top‐ranked Google results are likely to feature the technical‐, environmental‐, and risk‐related aspects of nanotechnology. We compared this to lower‐ranked search results and found emphasis on significantly different themes. The implications of Google as a market‐dominant search engine on the diversity of online science content are discussed.     

Effects of ad types, positions, animation lengths, and exposure times on the click-through rate of animated online advertisings

In this study, we focus on the click-through rate for the advertising effectiveness to examine the effects of design factors on animated online advertisings. A factorial experiment with repeated measuring was designed to collect a set of serially correlated click-through data. Ad types, positions, animation lengths, and exposure times were considered as the independent factors in this study. The generalized estimating equations (GEE) approach is introduced to the logistic regression models with correlated binary data. A goodness-of-fit statistic, quasi-likelihood information criterion (QIC) for data correlated models will be used for evaluating GEE-constructed models. The results showed a logistic regression model with order effect, two-factor interaction effect of ad types and ad positions, as well as ad positions and animation lengths are statistically significant. In addition, the GEE model with AR(1) correlation structures was well verified by the data.     

分布式多搜索引擎系统的研究与实现

随着Internet的迅速发展,传统的搜索引擎在覆盖度、查询精度、可扩展性和用户多样化需求等方面存在许多不足。本文详细介绍了多搜索引擎技术,以及在该技术基础上实现的多搜索引擎系统。多搜索引擎系统通过集成目前流行的多个搜索网站,提供更强大的搜索功能,帮助用户更快速更有效地获得所需信息。