一种高效的网页聚类方法

当前主流的搜索引擎主要是以与用户查询的相关度来顺序返回搜索结果的,用户往往需要花费较长的时间从结果列表中进行选择.为了解决这个问题,针对搜索引擎返回的标题和摘要信息,构造有向图表示,并在此基础上实现了一种高效的网页聚类原型系统(efficient web clustering system,EWCS).该系统将搜索引擎返回的结果按照一定的标准分类呈现给用户,用户选择感兴趣的类别进行浏览,从而较好地满足了用户对查询速度和准确度的需求.试验结果表明该算法具有一定的可行性和较高的准确率.     

基于用户兴趣的元搜索结果合成算法研究

元搜索引擎将为用户提供更全面的搜索结果信息,但在庞大的搜索结果中快速找到自己感兴趣的结果并非易事.针对查询结果合成问题,提出了一种基于用户兴趣的结果合成方法,在摘要法计算用户查询与查询结果相关度的基础上引入了词条等级和用户兴趣,实现了元搜索引擎的个性化.通过程序实现此算法,分别与单个搜索引擎以及其他几种结果合成算法比较,证明此算法保证了搜索结果的查全率,又提高了查准率,大大改善了用户检索效果和效率.     

元搜索引擎的个性化调度算法

元搜索引擎的调度算法是研究如何从庞杂的独立搜索引擎中选择出与查询字串相关度最高、与用户的查询需求最贴近的合适数量的独立搜索引擎。现在,在原有的元搜索引擎调度算法基础上,提出了一种个性化调度算法。该算法根据用户兴趣类对所有独立搜索引擎进行文档分类,然后根据用户查询串所属的兴趣分类,计算出查询串与该分类下文档的相关度这一调度算法的主要影响因素,再结合成员搜索引擎的平均响应时间性能评价,返回结果数量,以及以用户反馈为基础的用户兴趣度经验,计算出独立搜索引擎的排序,从而实现个性化的调度。     

个性化搜索引擎系统机制的研究

随着网络信息资源的迅速增加,个性化信息服务越来越成为信息检索领域中研究的热点,针对传统搜索引擎系统的缺点,提出了一种新型个性化搜索引擎系统的体系结构,并在此基础上给出了系统中个性化机制的相关算法,同时使用基于关键词的搜索,利用Web挖掘技术,在实现为不同用户提供不同检索结果的同时提高了个性化查询的精确度和速度,保证了全查率.     

基于VSM的个性化信息过滤算法的研究

针对当前搜索引擎“所有用户,同一结果”模式的不足,分析了用户兴趣模型与文档的权值特征,在研究基于向量夹角余弦相关度排序算法的基础上,引入重要度因子,结合文档结构、查询请求及用户兴趣模型等信息,提出了一种基于VSM的个性化信息过滤算法,以实现个性化检索的目的,提高检索系统的查准率。     

网络搜索引擎的性能优化策略和相关技术

由于检索结果的不准确性,使网络搜索引擎有时难以满足用户的查询需求。因此,在传统搜索引擎技术的基础上,采用其它理论和技术来提高搜索引擎的查准率,可以对搜索引擎进行性能优化。该文提出了几种对网络搜索引擎进行性能优化的策略,并对相关的实现技术进行了探讨。根据网络资源的权威性及其与用户查询的相关性对检索结果进行排序,可以有效提高结果的准确度;通过基于概念的信息检索技术和信息的自动分类技术可以有效地对用户查询进行语义的扩充和理解,更好地满足用户需求;实现搜索引擎的个性化查询和专业化查询,也是提高搜索引擎性能的重要途径。     

基于词汇相关度模型的个性化元搜索引擎

为了在大量网络Web页面中快速找到用户关心的内容,提出使用词汇之间的"相关度"来存储用户的个性化信息,应用能够在用户进行检索的过程中自动建立针对该用户的"词汇相关度"的算法设计了一个个性化元搜索引擎,并通过使用3种不同的利用词汇相关度对底层搜索引擎所返回的结果进行评估和个性化排序的算法进行实验.这里设计的个性化算法的灵敏度、抗干扰性、语义相关性分析3个指标的实验结果说明该算法最终会影响到网页的排序.基于统计方法的词汇相关度模型是一种有效的个性化信息检索技术,它可以大大提高搜索结果的质量.     

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.     

基于自适应互动式的元搜索引擎

搜索引擎用户个性化的研究是搜索引擎优化的一个研究热点.一些检索系统不能满足用户的需求,提出了一种基于自适应互动式的元搜索引擎,系统借助于用户在和元搜索引擎交互的过程中用户的行为记录为用户动态的生成其偏好的查询接口,用户与元搜索引擎交互的过程中动态更新用户行为模型,自适应的满足不同检索动机的用户的信息需求,利用CC4神经网络在时网页的相关行进行判断对返回结果重新排序.     

个性化元搜索引擎模型研究

在分析了传统搜索引擎以及现有元搜索引擎不足之后,提出了基于Agent的个性化元搜索引擎模型,与传统的元搜索引擎系统相比改进了系统的运行效率,同时给出了基于用户反馈的个性化QR-加权重排序算法,将检索结果的排序质量以及文档的相关度在重排序中加以考虑,与传统的线性重排序算法相比提高了查询的准确程度。