多搜索引擎权重计算及搜索结果排序质量评估

搜索引擎在多成员搜索引擎搜索结果的整合过程中,搜索结果的排序在很大程度上决定着元搜索引擎的服务质量。为了实现搜索结果的有效整合,目前技术主要结合查询请求、文档内容、初始排序或（和）赋予搜索成员搜索引擎权重等因素。其中采用赋予搜索引擎权重时,往往根据用户和技术人员经验,主观地进行赋值,不能体现真实的用户搜索偏好。为此,提出了通过挖掘用户搜索及遍历情况,动态地赋予各成员搜索引擎权重的方法。通过用户遍历及点击下载情况,得到了用户搜索遍历与返回结果的匹配度,论证了该方法的可行性和有效性。     

浅谈元搜索引擎的关键技术

元搜索引擎可以很好解决传统搜索引擎的覆盖率不全的问题,并且可以综合多个传统搜索引擎的优势。专门建立一个基于多个传统的搜索引擎的结果集之上的搜索引擎,以提高搜索服务质量,元搜索引擎通过整合多个成员搜索引擎的搜索结果来提供自己的搜索结果,在这个过程中就涉及到查询转换、成员搜索引擎调度、搜索结果排序合成等一系列关键技术。     

个性化元搜索结果整合算法的研究

针对当前元搜索引擎存在的问题,提出一种个性化元搜索结果整合算法。首先对成员搜索引擎根据相应条件设定权值,对各成员搜索引擎得到的搜索结果按贡献量加权分块排序,根据用户检索词条与兴趣库和元搜索结果的文本相关度对块内搜索结果进行整合排序。实验结果表明,该算法能够满足不同用户的个性化需求,在保证了搜索结果查全率的同时提高了查准率,很大程度上改善了用户检索效果和效率。     

智能化元搜索引擎的调度策略设计

在已有元搜索引擎设计基础上,提出了一种基于统计学习的智能化调度策略。采用网络营销策略和规律对信息类别的内容进行自然分类,作为选择成员搜索引擎的基本依据;通过对用户历史数据的整合,统计计算和调整优化得出成员搜索引擎的最优选择;通过实验得出的结果表明,能达到知名元搜索引擎的性能。     

元搜索引擎及其关键技术

元搜索引擎是建立在其他独立搜索引擎之上的搜索引擎，通过对多个成员搜索引擎的调度。然后把结果进行融合返回给用户。本文介绍了元搜索引擎的体系结构和工作流程，并重点研究了元搜索引擎的几个关键技术，包括查询转换、成员搜索引擎的调度、结果如何融合和用户反馈技术。     

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。     

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。     

元搜索中成员搜索引擎的选择问题研究

随着网络的普及,网上检索成为了人们获取信息的主要方式。目前的搜索引擎相对独立,覆盖范围比较有限。相比之下,元搜索能够更好地满足用户的检索需求。当用户在元搜索提供的统一界面中输入一个查询时,元搜索会将处理后的用户请求发送给相关的成员搜索引擎。但是一个重要的问题是如何识别出潜在的搜索引擎以便更好地处理用户的请求。鉴于此提出了一种基于遗传算法的选择机制,该方法将各个成员搜索引擎的权重考虑在内。实验结果表明,该方法确实能够提高引擎选择中的效率和精度。     

基于用户反馈的搜索引擎选择及结果归并

提出一种基于用户反馈的元搜索引擎模型，通过分析用户对搜索结果的评价，利用用户的反馈信息，分别定义搜索引擎质量分值和用户评价分值。给出一种依据搜索引擎质量分值进行的搜索引擎选择策略，使元搜索引擎可以针对不同查询关键字选择准确度高的搜索引擎进行查询。设计一种主客观影响因子结合的元搜索结果归并方法，使准确率高的搜索结果先返回给用户。     

元搜索引擎的现状与发展

元搜索引擎利用现有的独立搜索引擎的查询性能,将搜索引擎看成一个整体,为用户提供一个统一的查询界面与返回结果。介绍了目前网络上比较著名和流行的一些元搜索引擎,对近几年来关于元搜索引擎的研究进行了分析总结,旨在为对元搜索引擎的进一步研究提供参考。     

后缀树聚类算法在元搜索引擎中的应用

元搜索引擎结果覆盖面广,易于维护,实现简单,能够提供比较全面的结果给用户。后缀树聚类算法(STC)充分考虑了文本集合的语言学特征,并引入了短语特性,从而产生了较好的聚类效果。本文将后缀树聚类算法应用到元搜索引擎中,从而增强了结果的可浏览性,提高了搜索的精度。实验结果表明,STC算法在查准率和时间性能方面都高于传统的聚类算法。     

基于弱实时系统的元搜索引擎合成策略

本文根据弱实时系统理论提出一种新的元搜索引擎结果合成策略，与现有系统相比可以较好把握系统响应时间与准确率的平衡，提高元搜索引擎的搜索速度和性能，并具有进一步深入研究的价值。     

基于信息量与信息嫡的元搜索引擎排序算法研究

元搜索引擎集合了多个成员搜索引擎的结果,将结果进行一定的处理后再将处理后的结果返回给用户。其中对结果的重新排序直接影响到元搜索引擎的性能。基于通信领域上的信息量与信息熵提出一种计算结果相关度的算法——信息关联度IRD算法,再将算法进行特定的修正,并提出一种合并算法CombMul,将以上算法应用到元搜索引擎中,最终用MRR查准率来评价此方法。得到的MRR查准率数据表明,与广泛应用的Borda排序算法相比,IRD算法结果更为理想。     

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.     

基于关联规则挖掘的垂直元搜索引擎研究

针对目前全文搜索引擎中存在的查准率较低、不能充分满足专业用户对搜索引擎的搜索需求的问题,设计一种基于元搜索技术的垂直搜索引擎系统结构。利用关联规则挖掘用户关注度较高的信息,提取这些信息中与关键词相关的隐形关键词,并用于扩展搜索。设计基于多关键词组搜索的改进的元搜索引擎位置排序算法。实验结果表明,与以前搜索引擎系统相比,该系统的专业相关度有了一定提高。     

基于元搜索引擎的结果合成方法

随着Internet的高速发展,网络已经成为人们获取信息的主要途径。建立在搜索引擎基础上的元搜索引擎则充分利用了专业搜索引擎的性能和特点,通过调用多个专业引擎为用户提供全面而准确的查询结果。本文主要研究了元搜索引擎的结果合成算法,对聚类分析技术进行了详细介绍,根据聚类的需求构建了关键词相关度矩阵。