元搜索引擎排序方法建模与算法研究

元搜索引擎的核心技术是排序算法.在研究元搜索引擎排序算法的基础上,通过合理简化等一系列措施建立数学模型,抽象出元搜索引擎排序算法的基本框架.随后结合各成员搜索引擎的市场份额及各成员搜索引擎的搜索结果,给出了一种新的元搜素引擎排序算法.该算法简单且易于实现.     

基于模糊积分的元搜索引擎结果排序算法

元搜索引擎将检索要求提交给多个成员搜索引擎,并将搜索到的网页按照一定的优先关系排列并显示给用户.如何把各成员搜索引擎的结果有机的融合在一起,进一步提高元搜索引擎的查准率,对元搜索引擎来说具有重要的意义.模糊积分算法利用各个信息源提供的信息和权值来为决策过程提供必要的数据,这种类型的信息融合能够解决信息提取和处理过程中的不确定性.实验表明利用模糊积分思想进行结果排序的算法,从一定程度上能够把搜索引擎的结果有机的融合在一起,进一步提高元搜索引擎的查准率.     

搜索引擎结果中Web文档的排序研究

信息检索结果中,如何对检索结果进行排序在很大程度上影响了用户所得到的检索结果。对现存典型的词频统计排序技术和超链分析排序技术进行了分析,并借助向量空间模型,提出了一种基于概念语义的查询词-文档相似度排序方法。     

元搜索引擎的结果去重及排序研究

结果去重和排序是提高元搜索引擎结果质量的两个关键问题,文章分析余弦相似度、基于TF-IDF的文本相似度三种去重算法,利用URL、标题和计算摘要相似度三方面去重;研究了Board排序、星星排序、轮询法、位置排序和概念可行度对检索结果的影响,提出了一种综合排序算法。实验结果表明,综合排序算法在准确率、召回率等方面都优于其他算法。     

一种改进的综合Borda元搜索引擎结果排序算法

在传统的元搜索引擎中采用了Borda排序算法,即根据成员引擎检索结果的相关位置赋予一定分值,求和后按总分递减排序。这对各个成员引擎检索结果重叠度较高的检索排序非常有效,但对独立的搜索结果效果不好,速度较慢。另有根据检索字符串和检索结果的标题、摘要等相似度进行排序,这种排序快速,实现简单,但返回的信息简单,可能导致摘要信息多的排在前面,而不是内容相关的高的排在前面。针对这两种算法的不足,提出了一种改进的综合Borda排序算法,计算检索字符串和结果标题、摘要的相似度,再把相似度作为相关分值进行排序,它综合了两种算法。实验结果表明,他的查准率优于传统的Borda算法。     

元搜索引擎优化的研究

元搜索引擎通过调用多个独立搜索引擎,从而提高了检索结果的覆盖面。本文简述了元搜索引擎的运作原理,研究了元搜索引擎的核心技术,阐述了它的局限性以及未来发展趋势,并对其局限性提出实用可行的优化方案。     

元搜索引擎排序技术综述*

摘要：如何排序是实现元搜索引擎的一项关键技术,排序算法的好坏直接决定着元搜索引擎的性能。对元搜索引擎常用的排序算法根据其发展先后顺序作了介绍,对一些经典的算法进行了分析和评价,归纳出元搜索引擎排序算法适用的不同环境,最后对元搜索引擎排序算法未来发展方向作了技术展望。     

Internet上的搜索引擎和元搜索引擎

1.引言 Internet自诞生以来不断成长,尤其是最近几年更是得到长足发展,功能不断扩展,信息容量呈爆炸性趋势增长,仅Internet Archive收集的1996年以来的Web内容就达到四十亿个页面,容量达到40TB。据Internet Domain Survey统计,从1996年到2001年,Internet上的主机数量从两千万增长到一亿四千万。Internet作为一个信息平台在人们的生活和工作中发挥越来越重要的作用,人们越来越多地通过In-ternet获取信息。然而在信息极大丰富的同时,用户也面临着信息过载和资源迷向的问题。Internet上的信息过于庞杂,而     

元搜索引擎系统合成算法的约束条件

合成是元搜索引擎系统中一个重要的技术问题.给出了搜索引擎和元搜索引擎的形式化定义,对各种可能的元搜索引擎合成类型进行了划分.在此基础上,提出了元搜索引擎合成的一般性约束条件以及针对特殊类型的特殊约束条件.这些约束条件为构造好的元搜索引擎合成策略提供了基本保障.     

基于GA的专业元搜索引擎结果排序算法

针对元搜索引擎的查准率等问题,分析专业元搜索引擎返回结果的专业相关度问题,提出一种基于遗传算法的网页排序算法,讨论算法的原理及实现过程。在独立搜索引擎返回结果中,挖掘除位置信息以外的其他信息,利用遗传算法建立专业网页相关度模型,对网页的专业相关度进行计算。实验结果表明该算法效果较好。     

基于本体的元搜索引擎结果排序算法研究

介绍了本体及元搜索引擎技术,认为将本体概念引入到元搜索引擎系统中,能够实现基于同义词、近义词的查询.给出了一个基于本体的元搜索引擎系统体系结构,介绍了系统的工作原理,提出了一种改进的摘要排序算法,并重点介绍了该算法的实现.     

混合优化算法在ALM环路径搜索中的研究

应用层组播技术解决了IP组播业务在Internet中的发展困境,其易于部署和实现受到学术界广泛关注。根据遗传算法、粒子群优化算法和蚁群算法各自的特点,提出一种融入粒子群算法和遗传算法的混合优化算法,对应用层组播技术的最优环路径问题进行搜索。仿真结果表明,所提出的算法在收敛速度及寻优效果方面均优于基本的蚁群算法和遗传、粒子群的混合算法,证明所提出算法的有效性。     

一个基于Web资源采样特征的元搜索引擎

随着Internet的快速发展,Web信息量急剧增加,Web信息检索也相应地越来越困难.本文提出利用查询采样、Web资源分类等技术,自动创建类似Yahoo!的分类层次资源特征,建立一个树型的Web资源特征检索系统.由于采样时只需采集同类信息的一部分,避免了全部采集带来的大量物力浪费.利用创建的资源特征,在检索时选择需要的资源.然后再利用互操作机制,远程调用该资源的全文索引机制进行检索,提高了检索的查全率和查准率.同时由于要检索的Web资源特征是通过选择相关和抛弃不太相关的Web资源,也提高了查询的效率.     

基于用户兴趣的元搜索结果合成算法研究

元搜索引擎将为用户提供更全面的搜索结果信息,但在庞大的搜索结果中快速找到自己感兴趣的结果并非易事.针对查询结果合成问题,提出了一种基于用户兴趣的结果合成方法,在摘要法计算用户查询与查询结果相关度的基础上引入了词条等级和用户兴趣,实现了元搜索引擎的个性化.通过程序实现此算法,分别与单个搜索引擎以及其他几种结果合成算法比较,证明此算法保证了搜索结果的查全率,又提高了查准率,大大改善了用户检索效果和效率.     

基于J2EE架构的智能元搜索引擎系统设计与实现

分析智能元搜索引擎系统的特点和J2EE架构的优势,提出基于J2EE应用架构的多层智能元搜索引擎系统设计方案,整合系统分析、系统设计和编码的全部过程,开发出高质量、可复用、可扩展的智能元搜索引擎系统.     

SEO技术研究

为了利用搜索引擎优化SEO（Search Engine Optimization）技术给网站带来高质量的流量并将其转化为商业利益,理解搜索引擎的算法和排名原理十分必要。通过对网站的结构优化、关键词优化、单页优化、防止被搜索引擎惩罚和挽救被惩罚网站等技术的研究,达到提高网站排名,实现网站的价值目的。     

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.     

基于双向热点跟踪的搜索引擎优化模型

针对目前搜索引擎优化模型的外部热点滥用等问题,提出基于内部客户需求热点和外部搜索引擎热点跟踪的优化模型。给出了该模型的组织结构与运行流程,并阐述内外热点跟踪技术的实施细节。模型中采用聚类算法对客户需求进行处理,并根据其结果进行匹配选择,进而采用反向搜索进行外部热点跟踪,最终实现搜索引擎优化。实验结果证明,该模型能较好地提升网站的搜索引擎排名,并能够提高客户的满意度。     

基于折半查找的航班监视信息融合方法研究

为提高航班监视信息的融合处理速率,对航班监视信息快速融合方法进行研究.采用投影变换法和互补融合法,实现航班监视信息的时间校准和融合处理.在单线程融合处理方法的基础上,提出基于折半查找的单线程融合处理方法;通过折半查找算法快速查找航班融合信息,提高融合处理速率;利用多核处理器的并行化处理能力,提出基于折半查找的并行化融合...     

基于RANK和结果缓存的XML关键字搜索引擎

XML已成为当前主流的数据存储方式,对其进行信息的提取尤为重要,主要方法有两个:1)用XPath,XQuery等工具,可对信息比较精确的提取,但用户需要知道其语法;2)对XML的关键字搜索(XKS),利用SLCA/ELCA等技术对结果进行剪枝,虽然可以很好地解决第一个问题,但可能误删结果。提出一种新的XKS方法,保留所有的查询结果,以网页的形式呈现给用户,缓存结果,根据用户对结果的反馈信息,利用RANK和排序机制对结果显示顺序做调整,达到查询的精确度要求。