基于元搜索引擎的Web网络军事情报系统设计研究

随着信息技术和网络技术的迅速发展,分布在各地的网络资源也日新月异,人们在获得海量信息的同时也承受着越来越难以找到自己需要的信息的苦恼;元搜索引擎通过建立在众多独立成员上的搜索引擎,将用户的搜索需求分发到各独立专业引擎中,然后从成员引擎中收集返回的搜索结果进行处理合成,返回用户想要的搜索结果,具有较好的搜索效果;本文基于元搜索技术研究了Web网络军事情报系统的设计问题。     

基于交互感知的探索式搜索中资源的推荐方法

基于关键词匹配的信息搜索技术日渐成熟,人们期待搜索引擎更加智能,能够根据模糊需求启发用户找到正确的信息,探索式搜索由此出现。已有依据关键词之间的语义关联进行搜索推荐的探索式搜索方式,能够启发用户找到与当前查询相关的其他信息。然而,这种随机式的推荐方式仅适用于用户对不熟悉的领域进行初步了解的应用场景。针对有特定搜索意图的用户,如何有效利用用户提供的信息,让信息推荐以符合认知规律的方式进行,并且能够使计算机智能地理解用户的下一步信息需求的意图是研究的关键。提出一种基于交互感知的信息推荐方法,设定交互的基本规则,便于系统尽快确定模糊用户需求的搜索意图。示例展示这种方式能够对有效交互进行定量分析,并能有效减少用户与系统之间交互的步数。     

基于聚类和用户兴趣分析结合的个性化元搜索

随着Web信息的快速增长,搜索引擎已成为用户信息检索的主要工具。元搜索引擎综合了多个搜索引擎的搜索结果,提高了搜索的覆盖率,但是返回的结果往往数目庞大,并且很多结果与用户查询并不相关,这直接影响了用户检索的质量并增加了用户检索的代价。本文提出一种基于聚类的个性化元搜索引擎模型,系统通过对用户建立兴趣模型,对此模型进行聚类形成不同用户群,并对检索到的结果进行聚类处理,与用户模型聚类相结合返回给用户个性化的搜索结果。     

一种基于常用搜索引擎的智能信息检索系统

针对用户利用常用搜索引擎查询信息时，搜索引擎返回海量杂乱、无序的网页，用户难以从中快速、准确地获得真正关心的信息的现状，从Internet用户的兴趣度出发，设计了一种基于近似网页聚类算法的智能搜索系统。该系统在用户利用常用搜索引擎系统进行信息检索时，消除搜索引擎返回的重复页，对剩余页面进行聚类，返回给用户聚类后的网页簇，这样用户就可以选择浏览自己感兴趣的页面，从而大大提高了信息检索的查准率；实验证明该系统在保证查全率和查准率的基础上大大提高了搜索效率。     

基于策略爬行与混合索引的医药行业垂直搜索引擎的设计与实现

随着互联网应用的深入,越来越多的用户希望通过搜索引擎获得特定行业的相关信息,通用搜索引擎无法有效地满足相应需求。文中主要介绍医药行业垂直搜索引擎的设计与实现。设计基于智能搜索引擎的架构,采用了任务驱动的聚焦搜索、隐藏搜索技术;字词混合倒排索引及优化的字倒排索引、检索技术。提供了资源收集阶段的可控策略爬行,和高效的索引、检索功能。实现了针对医药行业的高专业度、高准确率、高效率的信息垂直搜索。     

基于策略爬行与混合索引的医药行业垂直搜索引擎的设计与实现

随着互联网应用的深入,越来越多的用户希望通过搜索引擎获得特定行业的相关信息,通用搜索引擎无法有效地满足相应需求。文中主要介绍医药行业垂直搜索引擎的设计与实现。设计基于智能搜索引擎的架构,采用了任务驱动的聚焦搜索、隐藏搜索技术;字词混合倒排索引及优化的字倒排索引、检索技术。提供了资源收集阶段的可控策略爬行,和高效的索引、检索功能。实现了针对医药行业的高专业度、高准确率、高效率的信息垂直搜索。     

Googles的应用体验

Googles是一款谷歌开发的以图搜图的手机应用软件。以图搜图,是通过搜索图像文本或者视觉特征,为用户提供互联网上相关图形图像资料检索服务的专业搜索引擎系统,是搜索引擎的一种细分。通过输入与图片名称或内容相似的关键词来进行检索,另一种通过上传与搜索结果相似的图片或图片URL进行搜索。以图搜图这类应用的产生是由于互联网上图像的数据信息日渐庞大,用户对网上图像搜索的要求也在不断提高,因此使各种基于Web的图像搜索引擎应运而生。图像搜索引擎的出现,使     

基于伪爬行器的主题式元搜索引擎研究与设计

为提高搜索的查准率和查全率,设计一个主题式的元搜索引擎和一个类似于爬行器的伪爬行器,通过调用通用搜索引擎采集信息,查全率高于通用搜索引擎。利用反馈机制,参考用户查询历史记录,搜索结果更加接近用户的要求。通过采用主题式策略,改进文档相似度算法,提高分类的正确率和搜索引擎的查准率与搜索范围,同时减少系统响应时间,降低对服务器性能的要求。     

用户协作式智能搜索模型的研究

随着网络信息资源的日益膨胀和搜索引擎技术的不断发展,搜索引擎反馈的搜索结果也越来越多而使用户无所适从。为了有效提高搜索效率和搜索结果的准确性,该文提出一种基于用户协作的搜索结果优化模型。该优化模型将搜索引擎对搜索结果的处理同用户对搜索结果的挑选有机结合起来,搜索引擎可以根据用户的反馈信息不断地调整搜索结果,使搜索结果逐步满足用户的检索需求。     

基于Google的个性化搜索系统的设计与实现

互联网用户使用网络获取信息过程中,搜索引擎已成为必不可少的工具。传统的WWW搜索引擎是“提问——搜索”方式．对于所有用户给出同样的关键宇得到的检索结果都是一样的。本文基于传统搜索引擎Google的基础上,实现了个性化的搜索。论文重点阐述了基于向量空间模型的个性化搜索系统的设计和实现过程。系统返回结果能够根据不同用户的兴趣爱好给出用户满意度较好的结果。     

基于语义理解的智能搜索引擎的研究

目前网络上的搜索引擎主要是基于关键词索引查询技术设计的,这种技术的搜索范围很大,但由于关键词难以表达丰富的概念,导致查询效率很低。而基于语义理解的智能搜索引擎解决了传统搜索引擎中"忠实表达"和"表达差异"的问题,极大的提高了查找效率。基于语义理解的智能搜索引擎必将成为未来的研究热点。     

基于色彩传递的图像马赛克算法研究

针对传统图像马赛克算法中的瓦片图像颜色调整问题,提出一种基于全局色彩传递的图像马赛克算法,提高瓦片图像对源图像颜色空间的拟合阶数,在此基础上采用矩形碎片图像拼贴方式实现了相应的马赛克系统。实验结果表明,该算法能够获得良好的性能。     

基于FAQ的智能答疑系统中分词模块的设计

在基于FAQ的智能答疑系统中,分词处理是基础和关键。分词质量的好坏直接影响智能答疑系统的准确性。针对实际应用领域的需要,本系统分词模块采取普通词典和专业词典混合的词典设计方案,分词算法采用正向最大匹配的分词算法。为了提高词典的查找速度,分词词典采用Hash表和二维数组的数据结构,根据汉字的内码利用Hash方法,求得在内存的地址,然后计算其索引项的二维数组的下标,对于词典的搜索采用二分查找法。实验结果表明：该分词系统提高了智能答疑系统的效率和准确率。     

基于Lucene的搜索引擎设计与实现

针对目前教育网庞大的FTP资源检索困难的问题,提出一种基于EdtFTPJ和Lucene的FTP搜索引擎的设计和实现方案。该方案整体上采用基于Struts1.2框架的模型-视图-控制器设计模式,数据采集模块利用基于正则表达式的有限状态自动机抓取数据,索引模块应用倒排索引方法,系统的分词算法使用基于字典的正向最大匹配中文分词法。实验结果表明,该方案具有较高的资源检索率,同时能够保证检索结果的准确性。     

基于语义查询扩展的垂直搜索研究

基于关键词的搜索引擎无法满足用户需求,传统查询扩展方式又会带来许多语义理解错误,针对该问题,提出一种基于本体的垂直搜索引擎概念模型,建立基于关键词和基于概念的两层索引结构,利用行业领域本体对用户提交的关键词进行语义查询扩展,并对按照本体标注的文档进行排序优化,提高查询的查全率和查准率。     

具有扩充检索功能的石油化工专业信息搜索引擎的设计与开发

网络信息的日益增加迫切需要适宜的检索工具,特别是进行专业信息的检索,需要体现专业词汇特点的搜索引擎。本文在对搜索引擎核心技术进行研究的基础上,提出了石油化工信息搜索引擎的设计方案,开发了网络机器人模块,实现了海量网页的自动获取;采用最短路径分词和正向最大匹配相结合的算法,实现了中文自动分词;开发了信息索引模块,实现了网页的批量索引和增量索引;开发了信息检索模块,提供布尔逻辑查询,实现摘要自动生成。通过系统集成,初步建立了体现石油化工专业特点的搜索引擎。     

基于多Agent系统的定题爬虫算法

定题爬虫的研究是定题搜索引擎的关键技术。该文提出一种基于多Agent系统的爬虫算法,采用本题语义主题关键词过滤的方法来抓取与主题相关的网页,利用本体库语义网络实现本体领域中同近义词的过滤。凭借HTML网页标记对关键字识别的不同权重和超链接锚文本对主题相关网页进行预测,通过黑板的通信机制实现多Agent交互。实验结果表明算法在抓取网页的查准率、查全率方面有一定的改善。     

一种基于本体概念语义相似度的查询优化方法

文章提出一种优化查询方法,该方法将本体概念语义相似度和词法之间的关系相结合。先利用语法特征对用户输入的关键字进行扩展,然后通过分析语义相似度的强弱对扩展的结果进行收敛,以这种方式来提高用户输入的关键字和本体映射的准确性和完整率。传统搜索引擎不能很好地理解用户的意图的缺陷通过此方法可以得到有效解决。同时文章针对方法实现了优化查询系统,结果显示,搜索的准确率得到有效提升。     

一种基于词典的搜索引擎系统动态更新模型

基于词汇标注的特征项提取方法是中文信息处理的有效方法,但词汇的析取是基于词典的,词典的涵盖程度决定了词汇切分的准确率,因而不断地学习新词汇、动态地维护词典,使整个中文信息处理系统具有自适应性和动态性就成了一个关键问题,以搜索引擎系统为例,提出了一种基于词典动态变化的搜索引擎系统更新理论模型和实现模型,相关实验表明,该模型对缩短搜索引擎信息库的更新时间、提高查询准确率等方面十分有效。     

基于Web的个性化搜索引擎的研究

分析了传统搜索引擎系统的缺点.设计了一种个性化搜索引擎的体系架构,提出了一种改进的向量空间模型.该模型利用非线性加权的思想来处理特征权值的计算.最后,给出了一种基于改进的向量空间模型的个性化搜索算法,能够针对不同用户提供不同的检索结果.实验结果表明,该结构和算法能够有效地提高搜索引擎的性能,满足用户的个性化需求.