搜索引擎中的聚类浏览技术

搜索引擎大多以文档列表的形式将搜索结果显示给用户,随着Web文档数量的剧增,使得用户查找相关信息变得越来越困难,一种解决方法是对搜索结果进行聚类提高其可浏览性。搜索引擎的聚类浏览技术能使用户在更高的主题层次上查看搜索结果,方便地找到感兴趣的信息。本文介绍了搜索引擎的聚类浏览技术对聚类算法的基本要求及其分类方法,研究分析了主要聚类算法及其改进方法的特点,讨论了对聚类质量的评价,最后指出了聚类浏览技术的发展趋势。     

搜索引擎结果聚类算法研究

随着Web文档数量的剧增,搜索引擎也暴露了许多问题,用户不得不在搜索引擎返回的大量文档摘要列表中查找。而对搜索引擎结果聚类能使用户在更高的主题层次上来查看搜索引擎返回的结果。该文提出了搜索引擎结果聚类的几个重要指标并给出了一个新的基于PAT—tree的搜索引擎结果聚类算法。     

基于聚类的个性化元搜索引擎设计

Internet上信息资源的飞速膨胀造成用户在进行信息检索时的不便，传统的搜索引擎不能很好地解决这个问题。因此提出了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个人模型，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，同用户模型聚类相结合遗回给用户个性化的搜索结果。分析了个性化元搜索引擎的系统构成，详细介绍了每个模块的功能，最后展望了它的发展前景。     

基于搜索引擎的关键词自动聚类法

互联网为用户提供了一个丰富的信息平台。然而,当前人们对互联网中海量信息的利用主要通过搜索引擎去查询相关的信息,互联网只是作为一个简单的信息库供用户检索。本文研究通过搜索引擎获得互联网信息并且在此基础上进行更高层次的知识挖掘——基于搜索引擎对关键词进行自动聚类。这是一个全新的研究,实验结果表明该方法具有理想的效果和新颖的构思。     

基于聚类的个性化元搜索引擎设计

Internet上信息资源的飞速膨胀造成用户在进行信息检索时的不便,传统的搜索引擎不能很好地解决这个问题。因此提出了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个人模型,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,同用户模型聚类相结合返回给用户个性化的搜索结果。分析了个性化元搜索引擎的系统构成,详细介绍了每个模块的功能,最后展望了它的发展前景。     

基于主题词匹配频数的搜索引擎结果聚类算法

搜索引擎结果聚类对提高搜索引擎服务质量和智能化水平有较高的应用价值,它是从标题和文档片段的有限信息中寻找文档相关度进行聚类。传统搜索引擎聚类没有充分利用搜索引擎结果的自身特点,或者计算复杂度较高。本文提出了一种基于主题词匹配频数的搜索引擎聚类算法,该算法从高频词中筛选出主题词,根据主题词共现情况自动产生类别,其他结果依据满足与类别主题词表的匹配频数的文档数进行聚类。实验结果与STC和LINGO算法相比,搜索质量有所提高。     

搜索引擎查询日志中的聚类算法研究

近年来,随着网络数据挖掘技术的迅猛发展,如何从搜索引擎查询日志中找到有用的信息成为一个重要的研究方向.首先详细讨论了Beeferman提出的针对搜索引擎查询日志的凝聚式聚类算法以及噪声数据对该算法的影响,指出了Chan的改进算法中的一个错误,最后提出一个新的改进算法,并且通过模拟实验对几种不同的算法进行了对比.     

带有聚类功能的个性化元搜索引擎的设计

随着英特网上信息量的迅速增长,用户想要从中找到感兴趣的信息变得越来越困难,传统的搜索引擎不能很好地解决这个问题。因此本文提出了一种带有聚类功能的个性化元搜索引擎,系统通过用户注册获得用户数据并对所有的用户进行聚类形成不同用户群病产生用户模式,搜索引擎调度模块通过用户模式来选择适合的搜索引擎进行调度得到个性化的搜索结果,再将检索到的结果进行聚类处理,返回给用户个性化的搜索结果。分析了带有聚类功能的个性化元搜索引擎的系统构成,详细介绍了每个模块的功能,最后展望了它的发展前景。     

带有聚类功能的个性化元搜索引擎的设计

随着英特网上信息量的迅速增长,用户想要从中找到感兴趣的信息变得越来越困难,传统的搜索引擎不能很好地解决这个问题。因此本文提出了一种带有聚类功能的个性化元搜索引擎,系统通过用户注册获得用户数据并对所有的用户进行聚类形成不同用户群病产生用户模式,搜索引擎调度模块通过用户模式来选择适合的搜索引擎进行调度得到个性化的搜索结果,再将检索到的结果进行聚类处理,返回给用户个性化的搜索结果。分析了带有聚类功能的个性化元搜索引擎的系统构成,详细介绍了每个模块的功能,最后展望了它的发展前景。     

带聚类处理的元搜索引擎的设计与实现

设计实现了一个高扩展性的元搜索引擎,并提出基于关联规则的聚类算法作用于查询结果,大大提高查询结果的可浏览性。实验结果表明该聚类算法在复杂度和聚类效果上均优于传统的k-means算法。     

基于语义Web的搜索引擎研究

传统搜索引擎是基于关键字的检索,然而文档的关键字未必和文档有关,而相关的文档也未必显式地包含此关键字。基于语义Web的搜索引擎利用本体技术,可以很好地对关键字进行语义描述。当收到用户提交的搜索请求时,先在已经建立好的本体库的基础上对该请求进行概念推理,然后将推理结果提交给传统的搜索引擎,最终将搜索结果返回给用户。相对于传统的搜索引擎,基于语义Web的搜索引擎有效地提高了搜索的查全率和查准率。     

基于ontology的语义搜索引擎研究

在分析搜索引擎的基础上,提出了一种基于ontology的语义搜索引擎系统设想.这个搜索设想不仅能实现关键词的检索,还能让机器理解Web页面的内容、进行语义推理、完成更繁杂细致的搜索任务.将对于提高Web的查全率和查准率有一定的参考意义.     

用户行为聚类的搜索引擎算法与实现

提出一种基于用户行为聚类的搜索引擎算法。该算法从用户行为日志中挖掘用户意图,并根据用户的反馈信息定位用户意图信息,提升了查询的准确率,有效地解决了传统的全文检索式搜索引擎查询具有二义性词时的不足,并通过实践验证了算法的可行性。     

搜索引擎优化策略研究

随着Internet的发展及网络资源越来越丰富,搜索引擎所起的作用也越来越大。因此搜索引擎优化作为一种可以提升网站在搜索引擎中的排名的网站优化技术,得到了广泛的关注。如何获得高的搜索引擎排名对网站特别是商务网站显得越来越重要。文章对搜索引擎优化策略进行了系统的总结,讨论了一些具体的优化方法,并对搜索引擎优化的发展前景进行了展望。     

基于本体的语义检索技术

基于本体的语义检索是建立在语义Web的基础上的检索技术。与传统的检索技术相比,它能提高检索的精度,减少了不相关的返回结果。使用句子成分进行实体的实例的初步创建,然后通过已经构造好的领域本体把实例和实体进行映射,从而构建领域本体的实例,通过对实例进行索引,达到概念级检索的目的。首先介绍了语义Web和本体的基本概念。然后详细讨论了基于本体的语义检索的实现的具体步骤及方法。最后分析了该方法的不足。     

一种基于本体的垂直搜索引擎系统模型

由于互联网上异构数据的爆炸性增长,目前依靠关键词技术的垂直搜索引擎遇到发展的瓶颈。本文引入本体论及相关技术,构建基于本体的垂直搜索引擎系统模型。模型中对抓取的异构信息进行本体化描述,在此基础上进行概念相似度计算,实现语义相关的本体查询,大大改善了目前垂直搜索引擎的查全率与查准率。     

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。     

基于知识库的智能搜索引擎研究

针对当前信息检索中存在“信息过载”和“资源迷向”等问题,文章提出了一种基手知识库的智能搜索引擎设计架构,并阐述了架构的层次结构及关键技术,包括知识库构建、查询处理、智能spider、文本自动分类问题等。     

基于用户的Web元搜索引擎调度改进

本文首先介绍了传统搜索引擎的基本原理及结构,指出了传统搜索引擎存在的不足,然后介绍了元搜索引擎的定义、运作机制及其发展的方向,在此理论的基础上提出了新一代元搜索引擎基于用户的调度改进理念,实验表明,该改进提高了用户的检索效率和质量。