百度和谷歌在图像搜索领域的专利分析和比较

谷歌百度均在原有的搜索引擎基础上推出了图像搜索引擎.用户可以使用图像搜索这种全新的方式浏览网络.用户可以通过将网页中或者用户自己计算机中的图片拖拽到搜索窗口中进行搜索.也可以点击相机图标,选择上传图片或者粘贴图片的URL链接进行搜索.分别对谷歌公司和百度公司在图像搜索领域在中国和全球的专利进行统计和分析,对两个公司的申请情况进行了对比,最后在此基础上形成结论并提出建议.     

用户搜索意图视角下的Web网页动态泛化研究

针对搜索情况来分析每位用户搜索信息的需求,而提出了基于用户搜索意图视角下的Web网页动态化的模型,主要就是为了搜索出的Web网页动态化建立关键词、文档格式等之间的层次,这样就可以根据每位用户访问提供搜索导航,但其并不是为了获取用户搜索的意图,而是为了建立用户搜索意图视角下的Web网页动态泛化。因此,文章主要针对用户搜索意图视角下的Web网页动态泛化研究而探讨的。经过探讨可以得出该模型是可以获取用户访问信息的意图。     

面向主题的网络蜘蛛技术研究及系统实现

首先研究了面向主题的网络蜘蛛的关键技术:抓取目标描述、网页分析算法和网页搜索策略等,在此基础上,设计并实现了一个面向主题的网络蜘蛛系统(简称主题蜘蛛),采用向量空间模型来计算网页的主题相关度,使用改进的Shark-Search网页搜索策略来决定待抓取链接的访问次序,从种子网页开始,只爬行具有较高预测相关度的链接,仅采集与主题相关的网页,多线程对网页进行下载和分析,提高了主题网页采集的精度.     

基于Python的钒钛词库爬虫设计与分析

随着互联网的快速发展,互联网信息呈指数增长,对信息的收集变得越来越困难,如何从大量的数据中快速高效提取用户感兴趣的信息,是迫切需要解决的问题.网络爬虫技术能够自动收集信息并对网页数据进行抓取,提升了搜索引擎的能力.文章通过对网络爬虫技术的原理、Python钒钛词库爬虫进行设计与分析,实现信息的高效处理.     

深网

随着美剧《纸牌屋》的热映,深网一词出现在人们的视线中。深网又称作"暗网",指那些存储在网络数据库里、不能通过超链接访问而需要通过动态网页技术访问的资源集合,不属于那些可以被标准搜索引擎索引的表面网络,同时,它还有一大特点:完全匿名。迈克尔·伯格曼将当今互联网上的搜索服务比喻为像在地球的海洋表面拉起一个大网的搜索,巨量的表面信息可以通过传统的搜索方式被查找到,但是,还有大量的信息由于隐藏在深处而被搜索引擎忽略。有专家分析,与现在能够搜索的数据相比,深网的信息量要庞大得多,其中包含了100亿     

基于JAVA技术的搜索引擎的研究与实现

在理论研究的基础上,本文还利用Java技术对搜索引擎的三个核心部分即网络蜘蛛、网页索引、搜索进行了实现。索引和搜索部分借助Lucene全文搜索引擎库中的Java类进行实现。实现搜索引擎的个性化,使搜索引擎具有自我学习的功能,能自动地适应用户的查询需求,并能对用户进行智能分类从而为搜索引擎的个性化提供依据。     

一种Internet专业信息搜索共享系统

论述了一种Internet专业信息搜索共享系统,介绍该系统的原理与组成。该系统将相关领域的网站上的网页下载,通过人工制定的模版对网页结构解析并保存为文本,然后对初次解析的结果利用自然语言处理技术进行分词和分类,最后提供一个检索系统用以根据用户输入的检索策略进行检索。同时也对系统涉及的关键技术做了详细说明。     

致力于智能化、个性化搜索引擎建设

今天的互联网充斥着海量信息,对用户而言,要真正找到实用信息却变得越来越难。因此,这对搜索领域提出了更高的要求。使垂直搜索与大搜索相辅相成在网页数量激增的情况下,搜索引擎的基本能力是如何做好对海量信息的爬取。互联网内容越来     

一种基于用户偏好分析的查询优化方法

该文对如何满足不同兴趣用户的查询需求进行了研究,提出了一种基于用户偏好分析的查询优化方法。该方法将用户对网页的偏好转化为对本体知识库中实例的偏好;分析本体实例之间的语义关联,发现隐含的用户偏好;综合用户偏好历史,建立用户当前状态下偏好的数学模型,以预测用户对网页的关注程度。实现了相应的原型系统,实验结果表明,相对于传统的个性化搜索技术,该文提出的方法能更有效地获取用户偏好,适应用户偏好的变化,提高搜索引擎查询的准确率。     

一种基于用户路径模型的搜索引擎检索性能度量方法

 搜索引擎是信息时代人们获取所需信息的重要手段,搜索引擎性能度量方法也成为了一个重要的研究课题.本文分析了国内外搜索引擎检索性能度量的研究状况,提出了一种基于用户路径模型的性能度量方法.从用户搜索行为的角度研究了用户行为模型,通过抽象用户行为模型到路径模型的映射,给出基于用户路径模型的搜索引擎检索性能的评估步骤,针对度量数据给出了成功搜索度量方法,并通过度量平台的实现验证了该度量方法的实践意义.