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文檔簡介
1、當(dāng)前,互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為了人們獲得信息的一個(gè)主要來源。而網(wǎng)頁數(shù)量已經(jīng)達(dá)到了百億級(jí),并且在以每日數(shù)百萬網(wǎng)頁的速度增長。由于其規(guī)模如此之龐大,用戶在查詢資料的時(shí)候,經(jīng)常面對(duì)搜索引擎所返回的幾百萬甚至上千萬網(wǎng)頁,通常很難準(zhǔn)確找到自己所需要的內(nèi)容。因此,搜索引擎如何優(yōu)化搜索的相關(guān)排序算法,如何在保證搜索速度和查全率的基礎(chǔ)上,提高查準(zhǔn)率,并且把最恰當(dāng)?shù)模羁尚诺逆溄臃旁诜祷亟Y(jié)果的最前面就成為了互聯(lián)網(wǎng)搜索的關(guān)鍵問題。 基于此,本論文的主要研究內(nèi)
2、容和創(chuàng)新點(diǎn)如下: 1.描述了搜索引擎和信息檢索的概念,展示了當(dāng)前的主流搜索引擎的系統(tǒng)架構(gòu),以及它們所使用的相關(guān)排序算法,隨后對(duì)經(jīng)典的信息檢索相關(guān)排序算法模型進(jìn)行了回顧。 2.提出了基于加權(quán)詞頻的信息檢索相似度評(píng)價(jià)模型(WTFM)和基于改進(jìn)鏈接分析的文獻(xiàn)檢索系統(tǒng)相關(guān)排序算法,并且完成了它們的實(shí)驗(yàn)仿真。其中,WTFM模型是在信息檢索領(lǐng)域內(nèi)相似度模型中概率模型基礎(chǔ)上,對(duì)文獻(xiàn)的各個(gè)域引入了加權(quán)系數(shù),并利用模擬退火算法估計(jì)出一組最
3、優(yōu)組合;而改進(jìn)鏈接分析技術(shù)則利用Obiect-Level PopRank思想,可以得到多種對(duì)象的排序結(jié)果(文獻(xiàn),作者,期刊出版物)。 3.由于本文的目的之一是建立一個(gè)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)搜索引擎,所以對(duì)搜索引擎中的網(wǎng)頁收集模塊和如何利用開源工具包Lemur tool kit也作了說明。實(shí)驗(yàn)證明,在某一特定領(lǐng)域內(nèi)的檢索系統(tǒng)當(dāng)采用改進(jìn)型的檢索相關(guān)排序算法后,會(huì)提高檢索系統(tǒng)的查準(zhǔn)率性能并且?guī)砀玫挠脩趔w驗(yàn)。最后,對(duì)檢索系統(tǒng)的相關(guān)排序算法和未來的
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