搜索引擎性能综合评价的联系数学模型及其应用

搜索引擎性能的评价一般采用定性或定量的方法,在给出搜索引擎性能评价指标体系的基础上,建立了一种基于联系数学的搜索引擎性能综合评价模型。实例应用表明,该模型较模糊数学综合评价模型更具有客观合理性,且应用方便。     

搜索引擎性能综合评价的联系数学模型及其应用

搜索引擎性能的评价一般采用定性或定量的方法，在给出搜索引擎性能评价指标体系的基础上，建立了一种基于联系数学的搜索引擎性能综合评价模型。实例应用表明，该模型较模糊数学综合评价模型更具有客观合理性，且应用方便。     

电动汽车充电站综合性能评价

提出了电动汽车充电站综合性能评价指标体系,为不同充电模式的充电站在规划建设和运营管理中提供参考和指导,并在指标评价标准上对两种充电模式加以区分。评价指标包括容量评估、效率、可靠性、负荷特性、用户体验5个方面,下设19项二级评价指标。建立了充电站综合性能评价模型,运用层次分析法确定各项指标权重,通过隶属度函数和专家打分法分别确定定量指标和定性指标的单因素模糊评价矢量,运用基于多层次分析的模糊综合评价法计算充电站综合性能具体得分,进而得到充电站综合性能评价等级。以某电动汽车快速充电站为例,应用所建立的评价指标体系和评价方法对其进行综合性能评价,验证所提方法的实用性。     

几种英文搜索引擎检索性能评价分析

研究了英文搜索引擎的现状与优势,从定性和定量两个方面对四个英文搜索引擎:A ltaV ista、Google、G iga-b last、Exalead的检索性能进行了评价分析,旨在为中文搜索引擎的发展提供借鉴。     

基于因子分析法对搜索引擎用户满意度评价研究

以目前使用广泛的引擎门户满意度为研究对象,构建搜索引擎的用户满意度指标体系.选取出能充分反映满意度高低的11个指标,通过主因子特征值和特征向量对各搜索引擎进行综合评价,用因子载荷和方差极大正交旋转因子载荷分析了形成满意度各因素之间的关系,并且得出了各个搜索引擎的综合竞争力得分和排序.并有针对性的提出搜索引擎的改进措施和发展方案,以期望提高搜索引擎服务水平,丰富其服务内容,最大限度的满足用户需求.     

基于AH P-模糊综合评价法的轮履复合型搜索机器人性能评价及其软件开发

针对中国在地震搜救机器人评价方面的研究尚浅,首先,介绍轮履复合型搜索机器人的运动模式,构建了一套性能评价指标体系,并制定了指标的详细测试标准,为实际测试提供参考依据。其次,根据指标多层次、多因素且定量与定性相结合的特点,提出应用AHP-模糊综合评价法对轮履复合型搜索机器人评价。第三,基于构建的性能评价指标体系与AHP-模糊综合评价法,提出了一套完整的轮履复合型搜索机器人的综合评价体系。第四,基于该评价体系开发了一套用于轮履复合型机器人性能评价的软件。该软件可管理机器人数据、专家数据、指标体系和评价标准,并可根据专家打分和实测数据得出评价结果。最后,通过实例验证了该评价体系和软件的有效性。结果表明：该轮履复合型搜索机器人的综合性能处于中等水平。     

一种基于奖励机制的智能元搜索引擎

针对元搜索引擎中返回大量重复冗余信息导致结果显示代理负担加大、系统查准率降低的缺陷,结合Agent技术建立基于多Agent的元搜索引擎系统模型,从成员Agent的爬行能力值、检索文档与查询主题的相关度和查询响应时间三个方面综合衡量成员搜索引擎对于查询的重要度,并按降序排序,优先选择重要度最佳的若干成员搜索引擎进行智能调度和智能结果合成。实验结果表明,与传统元搜索引擎相比,这种基于奖励机制的智能元搜索引擎提高了检索效率和查询性能。     

基于模糊理论的原有道路结构性能评价方法

从三分法的基本原理出发,建立了原有道路结构性能的模糊综合评价模型,并将其应用于实际工程的道路结构性能评价.最后将评价结论与常规的线性加权法的结果进行了对比分析,表明应用模糊评价模型的评价结论更加符合实际情况,值得推广.     

基于熵权的嵌入式计算机性能灰评估

为了克服传统的灰色综合评判中主观赋权的局限性,借鉴信息熵的思想,提出了熵权确定权重的方法,构造了基于熵权法的灰色综合评价模型,该模型运用熵权法和层次分析法相结合确定各个因素的权重系数,利用灰色评估原理和方法进行定量分析,并将该模型应用到嵌入式计算机性能评价模型中.案例表明,该方法避免了传统灰评估方法的主观性太强,使灰评估模型既具有客观性,同时具有专家的经验判断,提高了嵌入式计算机性能评估的可靠性,为嵌入式计算机性能综合评价提供了新方法.     

信息检索相关术语

信息检索技术是计算机技术和传统图书情报技术相结合而产生的新技术,在互联网高速发展的今天有着重要的应用。本文介绍了信息检索的发展历史及其相关术语,包括信息检索、搜索引擎、信息提取、信息过滤以及两个常用的信息检索系统性能评价指标：准确率和召回率。     

Web搜索引擎评估技术研究

搜索引擎是Web信息检索的有力工具，科学地评估搜索引擎不仅能够激励和推动搜索引擎技术提供者提供更好的技术支持，并且对搜索引擎技术的发展有很好的引导作用。本文简要介绍了搜索引擎评估技术发展状况，针对评估任务、评估指标等方面进行了具体分析，并对搜索引擎评估的发展方向和评估重点提出了建议。     

基于分类语义的Web信息检索系统

在海量数据空间中快速、准确地获取用户所需Web信息成为检索系统研究的焦点．将一种全新的网页自动分类技术引入WWW信息抽取领域来解决网上信息有效获取的问题。设计一个基于分类语义的搜索引擎系统——SESC系统．通过Web数据抽取机制以及Web信息分类技术实现检索结果的分类和层次化展示，使得用户快捷地从WWW上获取所需信息．     

基于内容的名人网页褒贬性评价

在已有基本褒贬义词典的基础上构建了一种可用于名人网页褒贬性评价的褒贬义词典，着重论述了网页褒贬性评价的模型、方法及工作流程，并提出了通过评价模板实现词典更新的初步构想。本系统基本实现了网页内褒贬词语的标注，并对部分名人网页进行褒贬性评价测试，取得了初步的成效。网页的褒贬评价可以嵌入到搜索引擎中，提供进一步的个性化服务。     

信息资源共享与基于智能主体的系统模型

互联网上的信息资源是以分散和无序的形式存在的,一般的搜索引擎的搜索面很宽,但其搜索深度不够.而采用智能主体对不同来源的信息资源进行集成、管理,解决了分布式系统中的异地不同领域用户信息资源共享问题.     

一种聚类引擎系统的研究与实现

随着社会的信息化和各种媒体的数字化 ,Web数据挖掘逐渐成了一个研究热点。作者结合信息检索技术和数据挖掘技术设计并实现了Web信息聚类引擎系统 ,使其能够以语义的和在线的方式对搜索引擎的搜索结果进行聚类 ,从而使用户很容易地在WWW上找到自己真正需要的信息。     

基于Nutch的页面排序算法研究

针对某一主题或学科的垂直搜索引擎是搜索引擎的延伸和细分,面向特定用户提供垂直搜索。网页排序算法是搜索引擎好坏的关键,搜索引擎网页排序算法的目的是从海量搜索结果中将主题相关和权威的网页排在前列,帮助用户查找所需的资源。 Nutch搜索引擎只实现了一个基本的综合排序模型,为了使Nutch更好地满足专业用户的需求,该文设计一个综合考虑主题相关性和网页权威性的综合排序模型,将主题相关度因子和改进后的PageRank算法因子融入到Nutch网页评分计算公式中。实验表明,改进的排序算法可以提高信息的查准率,具有明显的主题倾向性,在实际应用中发挥作用。     

基于元搜索引擎技术的新闻对象抽取方法研究

以w3c文档对象模型（DOM）为基础,利用元搜索引擎原理实现了一个互联网新闻自动抽取系统.该系统通过搜索引擎获取相关新闻的web页面,分析后得到其元数据,然后利用元数据表现出来的信息进行新闻正文抽取,该方法不依赖于原网页结构,不需要人工干预,是自动、可靠、通用的方法.试验表明,该抽取方法有着较高的准确率,平均可达到96%以上.     

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。