搜索引擎中结果网页排序方法研究

主要对现有主流搜索引擎结果排序技术进行了研究,分析了对其各自的优缺点,并在此基础上总结了搜索引擎结果排序算法的研究趋势。     

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.     

搜索引擎技术的关键技术——排序

本文简要地介绍了搜索引擎中的关键技术之一——排序,重点阐述了PageRank的工作原理、其他三种排序技术和排序技术的发展趋势。     

搜索引擎页面排序融合算法

针对PageRank算法不十分关注页面内容而只关注"超链分析"的现状,并存在着用户实际所需要的页面的次序并不靠前的问题,提出了一种搜索引擎页面排序融合算法.该算法通过考虑词项权重、链接分析和用户偏好3个主要方面,得到一个URL的权值评价,这样每个待搜集的网页都有自己的权值评价,超链选择程序根据这些权值,从中选出一个或一批权值最大的来搜集,以达到精确检索的目的.     

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。     

基于行为统计的全文搜索引擎排序算法

首先介绍了搜索引擎的基本概念,并对各种类别的搜索引擎作了简单的介绍;接着介绍了全文搜索引擎的各方面技术以及排序技术对于全文搜索引擎的重要性,然后分别介绍了当前两种重要的排序算法：PageRank排序和HilITop排序,并根据这两种排序算法提出基于行为统计的排序算法,最后对基于行为统计的排序算法作出评价和总结。     

企业搜索引擎个性化排序方法

针对传统搜索引擎“面向检索”而非“面向用户”的缺点, 将个性化服务思想引入到企业搜索引擎排序中, 对其关键技术即用户兴趣建模进行了研究, 将模型用于查询扩展及排序中, 并为企业搜索引擎设计基于用户兴趣的个性化排序方法, 能为不同用户的同一检索请求提供不同的检索结果列表. 通过将研究用于油田企业搜索引擎的实验证明, 本研究能有效地提高企业搜索引擎检索精确度及满足用户的个性化检索需求, 并具有较好的自适应能力.     

一种结合超链接分析的搜索引擎排序方法

为了提高搜索引擎的检索性能,文章设计了一种搜索引擎的综合排序方法。它采用改进的布尔检索模式、中文分词、超链接分析以及索引链接文本等技术,主要具有以下特点：对经典布尔型检索模式所作的改进使得文档相关度不再是严格的0或1;超链接分析通过互联网的链接结构计算出每个网络文档的质量;通过中文分词和索引链接文本可以更加准确地获得一个网络文档的信息内涵。将3者结合可以充分利用各自优势而弥补不足。     

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。     

基于关联规则的搜索引擎方法

针对传统的搜索引擎关键词提取算法在实现检索时存在的局限性,在本体推理的基础上,运用基于Apriori算法的关联规则推理过滤,实现对无用词项的过滤和有用信息的提取。实验表明,基于关联规则的Apriori算法,在无用词项过滤和有用信息提取方面,与传统的搜索引擎关键词提取算法相比,具有较好的查全率和效率。     

分布式多搜索引擎系统的研究与实现

随着Internet的迅速发展,传统的搜索引擎在覆盖度、查询精度、可扩展性和用户多样化需求等方面存在许多不足。本文详细介绍了多搜索引擎技术,以及在该技术基础上实现的多搜索引擎系统。多搜索引擎系统通过集成目前流行的多个搜索网站,提供更强大的搜索功能,帮助用户更快速更有效地获得所需信息。     

Web检索结果快速聚类方法的研究与实现

为了帮助Web用户从搜索引擎所返回的大量文档片断中筛选出自己所需要的文档,在对聚类过程研究分析的基础上给出了一种Web检索结果快速聚类方法。它通过分析聚类过程,从建立索引模型、相似性的计算到聚类结果的形成等环节,都做了分析和简化,并利用检索结果的标题、Url以及文档片断3部分所含信息计算返回结果之间的相似度,将首先返回的部分检索结果利用无向图映射法进行部分聚类后,将其余返回结果分配到与之最相近的集簇中最终形成聚类结果。该方法实现简单。实验证明该方法响应速度快,聚类相关性较高,空间占用少。     

中文搜索引擎中的PageRank算法及实现

由于网页质量千差万别,对网页进行基于网络链接图的质量排序变成了现代搜索引擎的一个重要部件.分析了对网络排序模块的实现进行优化时,造成大规模稀疏矩阵-向量乘法运算低效的原因,并结合网络链接图的实际情况提出了几种不同的优化策略.然后,对几种优化策略做了实验性能比较,并综合考虑各种优化策略的运算效率和存储量需求,选择了适合实际系统的优化策略.同时,提出PageRank算法在实现时的一个变通处理--除汇.     

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。     

搜索引擎优化技术的研究与实现

本文简单的介绍了搜索引擎的概念、工作原理以及分类,同时对网站设计影响搜索引擎优化的因素进行了一定的探讨。     

FileFinder:桌面搜索引擎的设计与实现

为了满足用户对桌面搜索引擎准确、快速、易用的迫切要求,将通用搜索技术、垂直搜索技术中“先建立索引再进行搜索”的搜索机制和若干功能借鉴到桌面搜索技术,设计并实现了桌面搜索引擎FileFinder.功能测试验证了该软件不仅实现了关键字搜索、文件类型搜索等常用功能,而且具有结果匹配度排序、在搜索结果中再次搜索、以文件附加属性进行搜索等其他桌面搜索引擎不具备而用户需要的功能.对比测试结果既体现了FileFinder在搜索速度上与Windows桌面搜索引擎相比的优势,也表明在不实现全文检索功能的前提下,FileFinder建立索引的时间仅约为Google桌面搜索引擎的一半.     

并行式Meta Search系统的设计与实现

ＭｅｔａＳｅａｒｃｈ是一种建立在多个异地搜索引擎基础之上的功能强大的信息查询工具。该文主要介绍了并行式ＭｅｔａＳｅａｒｃｈ的体系结构和软件实现要点。最后给出了系统的测试结果。     

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.