元搜索引擎的资料挖掘
关键词挖掘方法
目录第一种方法：搜索引擎下拉框 (1)第二种方法：搜索引擎相关搜索 (3)第四种方法：爱站关键词工具 (7)第五种方法：搜索引擎指数 (7)第六种方法：百度推广助手关键词工具 (9)第七种方法：查询啦工具 (11)第八种方法：淘宝搜素下拉框 (12)第九种方法：淘宝指数工具 (13)第十种方法：关键词挖掘工具软件 (14)第一种方法：搜索引擎下拉框百度、360、soso、搜狗搜索下拉框，输入关键词词根百度下拦框会出现相关的核心关键词及长尾关键词百度下拉框：360下拉框：Soso下拉框：搜狗下拉框：第二种方法：搜索引擎相关搜索百度、360、soso、搜狗相关搜索，当在百度搜索框中输入词根过后，在百度搜索页下方会出现与词根相关的一些搜索关键词百度相关搜索：360相关搜索：Soso相关搜索：搜狗相关搜索：第三种方法：站长之家工具站长之家关键词挖掘工具：/baidu/words.aspx在输入关键词框中输入词根,点击查询。
第四种方法：爱站关键词工具爱站关键词挖掘工具：/在请输入你要查询的关键词框中输入词根：第五种方法：搜索引擎指数百度（)、360(/#index)等搜索引擎指数工具：百度指数：360指数：第六种方法：百度推广助手关键词工具百度推广助手工具及推荐工具：百度推广助手工具：推荐工具：https:///第七种方法：查询啦工具使用查询啦工具进行关键词挖掘/使用前需要注册帐号第八种方法：淘宝搜素下拉框淘宝搜索下拉框及类目关键词挖掘第九种方法：淘宝指数工具淘宝指数工具：使用需要淘宝帐号第十种方法：关键词挖掘工具软件通过一些关键词的工具(金花关键词、飞达鲁长尾词查询工具、爱站关键词挖掘工具、站长助理工具、会搜云长尾关键词挖掘工具、)等有名的关键词查询的。
搜索引擎在面向Web的数据挖掘中的应用
摘
要：本文通过对数据挖 掘技术 的分析 ，主要讨论 了搜 索 ｆ 擎的技术及其在 网络信 息挖掘 中的应 用
关键 宇： 索引擎：数据挖掘 搜
中图分类号 ： ３４ Ｇ ５
引言
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
文献标识码 ：Ａ
文章编号 ：１ ７ — ７ ２ （０ ６Ｉ — ０ ３ ０ ６ １ ４ ９一２ ０ ）２ ０５ — ３
么”规则进行寻找和推导 。
目前， 数据挖掘技术正处在发展当中。 数据挖掘涉及到 数理统计、 模糊理论 、 神经网络和人工智能等多种 技术， 技 术含量 比较高， 实现难度较大 。 然而 ， 据挖掘 技术 与可视 数 化技术 、 地理信息系统 、 统计分析系统相结合， 以丰富数 可 据挖掘技术及工具的功能与性能。 １ 网络信息挖掘及其分类 ．３
随着网络信息资源 的急剧增长 ， 人们越来越多地 关注如 何快速有效地从海量的网络信息中， 抽取出潜在的、 有价值 的信息， 使之有效地在管理和决策 中发挥作用 搜索 引擎技 术解决了用户检索网络信息的困难， 以一定的策略在互联网 中搜索、 发现信息，对信息理解、 提取， 组织和处理，并为 用户提供检索服务。 目前搜索引擎技术正成为计算机科学界 和信息产业界争相研究、 开发的对象。 本文旨在探讨搜索引
出数据的属性模型。 ②关联模型 主要是描述了一组数据项 目的密切度或关系， 通过挖掘数据派生关联规则， 了解客户 的行为 ③顺序模型 主要用于分析数据仓库中的某类与时 间相 关的数据，并发现某一时间段内数据的相 关处理模型 。 它是一种在关联模型 中增加了时间属性 的特定的关联模型 。 ④聚簇模型。 主要用于当要分析的数据缺乏描述信息或无法 组织成任何分类模式时， 按照某种相近程度度量方法将用户 数据分成互 不相 同的一些分组 。进而，通过采用聚簇模型， 根据部分数据发现规律，找出对全体数据的描述。 擎技术在网络信息挖掘方面的应用。 １２２数据挖掘 采用的典型实现方法 ．． １ 数据挖掘 针对上述应用类型， 数据挖掘领域提出了多种实现方式 ｉｉ什么是数据挖掘 ． 与算法。 这里仅讨论几种常见的典型的实现方法 ：①神经网 数据挖掘是指从大型数据库的数据中提取人们感兴趣的 络。 它建立在 可以 自 习的数学模型 的基础之上， 以对大 学 可 知识， 而这些知识是隐含的， 事先未知的、 潜在的有用信息。 量复杂的数据进行分析， 并完成极为复杂的模式抽取 及趋 势 原始数据 可以是结构化 的， 如关系型数据库 中的数据 也可 分析 它可以很容易解决上百个参数的问题。 神经网络常用 以是半结构化的，如文本、图形、 图像数据； 甚至是分布在 于两个问题：分类和回归。 ②决策树。 是通过一系列规则对 网络上的异构型数据。 引 擎 在 面 向 、， 的 数 据 挖也可 的 应 用 数据挖掘的方法可以是数学的， 掘 中 搜 索 ＾Ｏ 数据进行分类 。 采用决策树 ， 可以将 数据 规则可视化，其输 以是非数学 的；可 以是演绎 的， 也可 以是归纳的。 掘出来 挖 出结果也容易理解。 决策树方法精确度比较高， 构造过程简 的信息可以被用于信息管理、 决策支持、 过程控制等，还可 单， 因此比较常用。 其缺点是很难基于多个变量组合发现规 用于数据自身的维护。 因此， 数据挖掘是一门广义的交叉学 则 ； 同决策树分支之间的分裂也不平滑。 不 ③遗传算法 。 基 科， 它汇聚了不同领域 的研 究者 ， 尤其 是数 据库 、 人工智 能、 于进化理论，并采用遗传结合、 遗传变异，以及自然选择等 数理统 计、 可视化 、 并行计算 等方面 的学者和工程 技术人 员。 设计方法的优化技术。④近邻算法。 将数据集合中的每一个 目前， 国内从事数据挖掘研究的人员主要在大学， 也有 记录进行分类的方法 。⑤规则推导 。 对数据中的 “ 如果 一 那 部分在研究所或公司。 所涉及的研究领域很多， 一般集中于
元搜索引擎简介
著名元搜索引擎
8、ByteSearch （ ） 搜索速度快，可检索资源丰富，搜索范围包 括Web、城市信息、公司名录、域名、FTP 网站、多媒体、新闻组、包裹跟踪等，并提 供新闻浏览、URL提交、最新的20个检索浏 览、联机商店等内容方面的服务。支持完全 匹配（All）、部分匹配（Any）、短语检索 （Phrase）等特性检索功能，没有搜索引擎 列表，不能控制源搜索引擎的选择。
著名元搜索引擎
7、MetaCrawler （ ） 1995年由华盛顿大学推出，1997年被InfoSpace购买。支持 调用12个独立搜索引擎，提供涵盖近20个主题的目录检索服 务。其检索特性非常丰富，包括常规检索、高级检索、定制 检索、国家或地区的资源检索等检索服务模式。其中，高级 检索模式可实现：搜索引擎的选择调用，基于域名、地区或 国家的检索结果过滤，最长检索时间设置，每页可显示的和 允许每个搜索引擎返回的检索结果数量的设定，设定检索结 果排序依据（包括相关度、域名、源搜索引擎）等。以上内 容均可作为定制检索的个性化选项并予以保存。另外，检索 结果中包括一个以1000为最大值的相关度指标。
著名元搜索引擎
1、InfoGrid （ /） 提供与主要搜索网站的直接连结和目录检索，具 有强大的元搜索和新闻搜索功能。 2、Infonetware RealTerm Search （ /） 原为检验网络分类技术而设计。它以元搜索引擎 知名，但具有强大的对搜索结果进行主题分类的 功能。与众不同的是，用户可选择不同的主题， 并得到来自所有主题搜索结果，而不是仅仅把搜 索结果限制在一个主题范围之内。
元搜索引擎简介
相关定义：
元搜索引擎（Meteasearch Engine),是一种调 用其他独立搜索引擎的引擎，亦称“搜索引擎之母 （The Mother of Search Engines)”.在这里，“元” （Meta）为“总的”、“超越”之意，元搜索引擎 就是对多个独立搜索引擎的整合、调用、控制和优 化利用。相对元搜索引擎，可被利用的独立搜索引 擎称为“源搜索引擎”（Source Engine)或“搜索 资源”（Searching Resources），整合、调用、 控制和优化利用源搜索引擎的技术，称为“元搜索 技术”（Meta-searching Technique)，元搜索技术 是元搜索引擎的核心。
搜索引擎的起源与发展
（1）查询“计算机”，与“电脑”相关的信息也能检索出来；
（2）可以进一步缩小查询范围至“微机”、“服务器”或扩大查询至“信息技术”或查询相关的“电子技术”、“软件”、“计算机应用”等范畴；
（3）还包括歧义信息和检索处理，如“苹果”，究竟是指水果还是电脑品牌，“华人”与“中华人民共和国”的区分，将通过歧义知识描述库、全文索引、用户检索上下文分析以及用户相关性反馈等技术结合处理，高效、准确地反馈给用户最需要的信息。
1995年12月，DEC的正式发布AltaVista。AltaVista是第一个支持自然语言搜索的搜索引擎，第一个实现高级搜索语法的搜索引擎（如AND、 OR、 NOT等)。用户可以用AltaVista搜索新闻组（Newsgroups）的内容并从互联网上获得文章，还可以搜索图片名称中的文字、搜索Titles、搜索Java applets、搜索ActiveX objects。AltaVista也声称是第一个支持用户自己向网页索引库提交或删除URL的搜索引擎，并能在24小时内上线。AltaVista最有趣的新功能之一，是搜索有链接指向某个URL的所有网站。在面向用户的界面上，AltaVista也作了大量革新。它在搜索框区域下放了“tips”以帮助用户更好的表达搜索式，这些小tip经常更新，这样，在搜索过几次以后，用户会看到很多他们可能从来不知道的的有趣功能。这系列功能，逐渐被其它搜索引擎广泛采用。1997年，AltaVista发布了一个图形演示系统LiveTopics，帮助用户从成千上万的搜索结果中找到想要的。
1994年底，Infoseek正式亮相。其友善的界面，大量的附加功能，使之和Lycos一样成为搜索引擎的重要代表。
1995年，一种新的搜索引擎形式出现了——元搜索引擎（A Meta Search Engine Roundup）。用户只需提交一次搜索请求，由元搜索引擎负责转换处理，提交给多个预先选定的独立搜索引擎，并将从各独立搜索引擎返回的所有查询结果，集中起来处理后再返回给用户。第一个元搜索引擎，是Washington大学硕士生 Eric Selberg 和 Oren Etzioni 的 Metacrawler。
搜索引擎基本原理及实现技术索引
建立索引
两遍文档遍历法（2-Pass In-Memory Inversion） 在第一遍扫描文档集合时，该方法并没有立即开始建立
索引，而是收集一些全局的统计信息。比如文档集合包 含的文档个数N，文档集合内所包含的不同单词个数M， 每个单词在多少个文档中出现过的信息DF。每一项记载 某个文档的文档ID和单词在该文档对应的出现次数TF。 第一遍扫描的主要目的是获得一些统计信息，并根据统 计信息分配内存等资源，同时建立好了单词相对应倒排 列表在内存中的位置信息，即主要做些资源准备工作。 在第二遍扫描的时候，开始真正建立每个单词的倒排列 表信息，即对于某个单词来说，获得包含这个单词的每 个文档的文档ID，以及这个单词在文档中的出现次数TF， 这样就可以不断填充第一遍扫描所分配的内存空间。
多字段索引（自学）
针对每个不同的字段，分别建立一个索引 ，当用户指定某个字段作为搜索范围时， 可以从相应的索引里提取结果。
倒排列表方式 扩展列表方式
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索引更新
完全重建策略（CompleteRe-Build） 当新增文档达到一定数量，将新增文档和
原先的老文档进行合并，然后利用前述章 节提到的建立索引的方式，对所有文档重 新建立索引。新索引建立完成后，老的索 引被遗弃释放，之后对用户查询的响应完 全由新的索引负责。
17
归并法（Merge-basedInversion）
。“归并法”对此做出了改进，即每次将内存 中数据写入磁盘时，包括词典在内的所有中间 结果信息都被写入磁盘，这样内存所有内容都 可以被清空，后续建立索引可以使用全部的定 额内存。
图3-14是“归并法”的示意图。其整体流 程和排序法大致相同，也是分为两个大的阶段， 首先在内存里维护中间结果，当内存占满后， 将内存数据写入磁盘临时文件，第二阶段对临 时文件进行归并形成最终索引。
基于互联网的数据挖掘技术在竞争情报收集中的应用
基于互联网的数据挖掘技术在竞争情报收集中的应用摘要本文主要提出了一个将数据挖掘技术应用到基于互联网的竞争情报收集子系统的框架，这个框架可以让internet竞争情报收集工作变的有条不紊。
关键词数据挖掘；web挖掘；竞争情报中图分类号tp311 文献标识码a 文章编号 1674-6708（2011）39-0206-021 internet情报收集子系统概述一个企业要进行竞争情报的研究，应该建立自己的基于网络环境的竞争情报系统——竞争情报网络系统是围绕企业的经营战略目标，以现代信息技术（尤其是网络技术）为主要手段，对企业内部和外部的竞争要素，竞争环境以及竞争对手的信息进行收集、存储、处理与分析研究的新一代综合性网络系统。
系统有3部分组成：竞争情报收集子系统、竞争情报分析子系统和竞争情报服务子系统。
竞争情报收集子系统是根据事先确立的情报课题，收集、整理各种信息，初步筛选，同时作好文件、记录等资料的保管及定期归档工作。
竞争情报分析子系统是应用恰当的分析方法与技术，深入分析竞争情报收集子系统的信息，生产竞争情报产品。
竞争情报服务子系统是以各种适当的方式包装竞争情报产品，及时将产品传送到情报用户手中去，并为企业决策层提供快捷的浏览、查询服务和情报服务。
以企业现有技术和信息资源为核心，以网络为基础的现代竞争情报系统共分3个层次：第一个层次是企业内部网。
它利用internet技术把企业内部所有的信息资源集成起来，把各子公司、各部门联系起来，实现企业内部的信息共享与协同作业；第二层次是企业外联网，它将internet技术应用于企业间的信息系统，把与企业有业务合作关系的交易伙伴、合作对象、相关公司以及主要客户连成一体；第三层次是因特网，它是覆盖全世界范围的网络，通过它可以使国内外企业、远程用户、异地资源得以联合，实现资源共享，沟通合作。
2 数据挖掘技术在internet情报收集子系统的应用2.1 公共信息挖掘系统随着internet的迅速发展，在internet上储备了大量的信息，这些信息是零散的分布在全球的各个位置上，也就是分布在各个不同的计算机服务器上，那么我们如何来更好的找到并利用这些信息，成为了竞争情报工作中一个非常重要的课题研究。
数据挖掘中的关键词提取技术
数据挖掘中的关键词提取技术数据挖掘是一门利用计算机技术找出数据中潜在的规律、趋势和模式的学科。
而关键词提取技术则是其中的一个重要分支，它可以将海量的文本数据中最为关键的词语提取出来，是进行文本分析和搜索的重要工具。
一、关键词提取的原理关键词提取是通过一系列的算法和模型，从海量数据中提取出最为关键的词语或短语。
它可以基于文本的语法、词频等特征进行分析，也可以利用机器学习等技术进行建模和预测。
一般来说，关键词提取可以分为两种类型：基于频率的提取和基于语义的提取。
前者是根据词语的出现频率进行提取，因此对于常出现的词语可能会被误判为关键词；而后者则是通过对文本进行语义分析，从中提取出描述文本主题的词语或短语，更为准确。
二、常用的关键词提取算法1. TF-IDF算法：TF-IDF算法是基于词频-逆文档频率的算法，它通过计算一个词语出现的频率与它在文本库中出现的频率之比，来衡量一个词语的重要性。
在TF-IDF算法中，一个词语在文本中出现的频率越高，同时在整个文本库中出现的频率越低，其重要性就越高。
2. LDA主题模型：LDA是一种基于贝叶斯概率模型的主题模型。
它通过对文本进行分析，找到其中隐藏的主题，进而提取出最为相干和重要的关键词。
LDA算法可以对文本进行有监督和无监督学习，具有较高的灵活性和准确性。
3. 基于语义的提取算法：基于语义的提取算法主要是通过自然语言处理技术，对文本进行分词、词性标注、命名实体识别等处理，进而进行语义分析和关键词提取。
这类算法可以更准确地反映文本主题的实质，但对于复杂的文本数据，计算成本相对较高。
三、关键词提取的应用在实际的工作中，关键词提取技术被广泛应用于文本分析、搜索引擎优化、推荐系统等领域。
例如，在搜索引擎中，关键词提取可以帮助搜索引擎更准确地理解用户的搜索意图，提升搜索结果的精度和相关性；在舆情分析中，关键词提取可以帮助分析人员快速抓取到舆情信息中的重要内容，从而做出更加有针对性的反应。
搜索引擎技术简介
互联网发展的今天，一方面离不开其开放、共享的特性带给人们的全新体验，另一方面也离不开数以亿计的为其提供各类丰富内容的网络节点。
互联网被普及前，人们查阅资料第一想到的便是拥有大量书籍资料的图书馆，到了今天你怎么想？或许今天的很多人都会选择一种更方便、快捷、全面、准确的方式——互联网。
你可以坐在家里轻点几下鼠标就查到想要的各类信息，这在互联网没有被普及之前，还都仅是一个梦而已，但如今这一切已成为了可能。
而帮助你通过整个互联网快速查找到目标信息的就是越来越被重视的搜索引擎。
有关搜索引擎的技术资料网络上已经很多，关于搜索引擎经济的多方面报道各大媒体也都已经铺天盖地，因此在这里小编并不想过多的谈论这些方面的感受，只想在本次“中文搜索引擎技术揭密”系列文章全部完成之际来聊一下搜索引擎对小编的深远影响。
记得2000年左右网络上开始大量出现免费个人主页空间，当时的小编还只是一个刚刚进入IT圈的小朋友，看着这些空间那叫一个口水横流，于是乎立刻申请了一个。
又经过了一个多月的刻苦修炼和先后三次的改版，自己有生以来的第一个个人主页诞生了。
可看着每天寥寥无几的访问量，心里那叫一个难受，可一时间也想不到好办法解决问题。
突然有天发现一篇介绍如何在搜索引擎注册自己个人网站的文章，于是小编就照着文章所讲的分别在SOHU、网易等搜索引擎的相关分类目录下注册了自己的个人主页。
直至今日，小编才确切的知道了当时盛行的搜索引擎都属“目录搜索引擎”。
这实际上是小编第一次使用、认识搜索引擎，再后来通过每天个人主页不断上升的数字小编感觉到了搜索引擎的神奇。
其实正是由于搜索引擎，才使小编的个人主页被更多的人所熟识，以至于后来有多份工作都是因为这个个人主页所带来的机会。
其实这些经历或许很多人都有切身的体会，同样也有很多人因此去全身投入到互联网工作中。
这正像那句话讲的“世界真奇妙，不看不知道”，小编在此多加一句“到底怎么看，搜索引擎帮你忙！”前言互联网在近10年的得到飞速发展，互联网正在逐渐深入人们的生活，改变人们的生活。
《网上资源检索——搜索引擎》教学设计
《网上资源检索——搜索引擎》教学设计玉溪市民族中学陈建平一、设计思想新课程改革已经在我省大力推广实施中，信息技术课程理念发生了巨大的变化，具体表现为：强调培养学生的信息素养；为学生打造终身学习的平台；关照全体学生的发展；强调培养学生解决问题的能力，运用信息技术创新实践的能力，与人交流合作的能力。
新课程要求教师必须改变传统的“教教材”，要“用教材去教”，要求教学模式由以往的“以教师为主体”转变到“以学生为主体”，提倡“任务型”教学，关注学生的情感态度价值观。
本节课根据新课标，结合学生的特点对教材的内容进行了深入的挖掘和思考，创设丰富而实用的教学情境，提供多样的学习资源。
教学围绕设计“丽江自助游”这一主线的任务驱动，让学生采用自主、合作、探究、体验等学习方式，通过意义建构获得新知，充分体现学生的主体地位。
本节任务的设计，结合学生的生活实际，体现了自主独立解决问题及获取新知识的能力。
二、教材分析《网上资源检索》是普通高中课程标准实验教科书——《信息技术基础》（浙江教育出版社·必修）的第二章“信息的来源与获取”中的第三节“网上资源检索”的教学内容，全节共2课时，本教学案例是第1课时。
该教材是按照高中信息技术课程标准编写的实验教材，也是我省新课改实施制定专用教材。
本节旨在培养和提高学生获取网络信息的能力；学会根据问题确定信息需求和信息来源，并选择适当的方法及工具获取信息解决问题的能力；掌握网络信息检索的几种主要策略与技巧，为学生的学习、生活和今后的发展起到重要的作用。
三、学情分析根据对本班学生调查，绝大多数的学生在初中甚至小学就接受过系统的信息技术课程学习，学生已有网上资源检索的感性经验，老师要结合学生原有的认知基础加以归纳提升，用一个实用性的案例为主线，使学生形成网上资源检索的理性认识，并在实践中不断总结积累自己利用网络检索信息的经验，不断提高自己的网上资源检索能力。
但是学生之间的差异比较大，老师要按照“分层次、个性化、协作互助”的教学原则，营造交流学习的氛围，塑造出一个勤学、互学、乐学的和谐课堂。
元搜索引擎
可能是或者， 事实上，经链接证明这两个URL均是正确的。
济，文化，娱乐，体育等。
为了适应各个成员引擎的界面，可以采用交或并的方法，在翻译查询 时交的方法需要给成员引擎填缺省值，并的方法针对特定的引擎要做取舍。
2）搜索引擎选择：
最简单的方法是提供系统中可用的搜索引擎的列表让用户 自己来选择。元搜索引擎一般允许用户选择合适的搜索引擎集 合具体进行检索，选择方式包括选择一个搜索引擎、选择全部 搜索引擎、选择满足一定条件的若干个搜索引擎（例如最快的 或最好的三个）。 另外就是获取各个成员引擎内容的表示和查询匹配，选择最 相关的前n个引擎进行查询。这种方法很大程度取决于引擎内容 的表示。 有些元搜索引擎只能使用固定的搜索引擎集合。
飓风搜索通使用
ALL-IN-ONE 方式
• ALL-IN-ONE方式是指元搜索引擎界面以任意顺序或分类罗列多个 （一般都是数十个）搜索引擎，但元搜索引擎本身主要提供各类搜索 引擎的介绍信息和物理连接机制。这种ALL-IN-ONE方式的元搜索引 擎确切地说只是搜索引擎的罗列，它们具有以下特点： （1）仅仅提供一个简单的界面来帮助用户选择和使用各搜索引擎。 （2）只能选择一个搜索引擎进行检索。 （3）对各独立搜索引擎检索界面的复制可能是部分的或全部的。 （4）直接利用所选搜索引擎的显示格式呈送给用户
3）查询分发
• 把来自检索界面的查询串翻译成特定的引擎的串。 • 由于每个搜索引擎都有自己的查询语言，因此元搜索引擎需要将用 户通过统一界面以统一形式输入的全局检索指令转换为各个成员搜 索引擎的局部指令语言，这可利用“全局/局部指令字典”来实现。 • 全局指令既要准确地表达所有成员搜索引擎指令语言的共同特点和 指令形式，又要能够以一定方式执行有关成员搜索引擎指令的特殊 功能。目前，指令转换尚有较多不足之处。
搜索引擎的起源与发展
搜索引擎的起源与发展搜索引擎的起源:所有搜索引擎的祖先，是1990年由Montreal的McGill University三名学生（Alan Emtage、Peter Deutsch、Bill Wheelan）发明的Archie（Archie FAQ）。
Alan Emtage等想到了开发一个可以用文件名查找文件的系统，于是便有了Archie。
Archie是第一个自动索引互联网上匿名FTP网站文件的程序，但它还不是真正的搜索引擎。
Archie是一个可搜索的FTP文件名列表，用户必须输入精确的文件名搜索，然后Archie会告诉用户哪一个FTP地址可以下载该文件。
由于Archie深受欢迎，受其启发，Nevada System Computing Services大学于1993年开发了一个Gopher（Gopher FAQ）搜索工具Veronica （Veronica FAQ）。
Jughead是后来另一个Gopher搜索工具。
发展（1）：世界上第一个Spider程序，是MIT Matthew Gray的World wide Web Wanderer，用于追踪互联网发展规模。
刚开始它只用来统计互联网上的服务器数量，后来则发展为也能够捕获网址（URL）。
搜索引擎一般由以下三部分组成：爬行器（机器人、蜘蛛）索引生成器查询检索器发展（2）：Excite 的历史可以上溯到1993年2月，6个Stanford University（斯坦福大学）大学生的想法是分析字词关系，以对互联网上的大量信息作更有效的检索。
到1993年中，这已是一个完全投资项目，他们还发布了一个供webmasters在自己网站上使用的搜索软件版本，后来被叫做Excite for Web Servers。
注：Excite后来曾以概念搜索闻名，2002年5月，被Infospace收购的Excite 停止自己的搜索引擎，改用元搜索引擎Dogpile发展（3）：1994年4月，斯坦福大学的两名博士生，美籍华人杨致远和David Filo共同创办了Yahoo！。
信息检索期末复习资料
信息检索一．名词解释1.索引（P150）：索引是将书籍、期刊等文献所刊载的论文题目、作者，以及所讨论的或设计的学科主题、名词术语、所引用的参考文献等，根据一定的需要，经过分析分别摘录出来，注明其所在书刊的页码，按一定的原则和方法排列起来的一种检索工具。
2.回溯检查法：又称追溯法、引文法、引证法，是一种跟踪查找的方式。
即以文献后面所附的参考文献为线索，逐一追溯查找相关文献的方法。
通过回溯法所获得的文献有助于对课题的主题背景和立论依据等内容有更深的理解。
该方法获得文献针对性强、数量较多，在没有检索工具或检索工具不齐备的情况下，利用此法能够获得一些所需要的文献资料。
3.可视化：将数据库中不可见的语义关系以图像的形式可视化显示，并表达用户检索过程。
一个可视化的环境为用户展示更丰富、更直观的信息，一个透明的检索过程使检索更容易、更有效。
它包括检索过程的可视化和检索结果的可视化。
可视化信息检索技术缩短了用户理解信息的时间，提供了感觉和思考之间的有效反馈机制，它代表着信息检索的未来，将会取代以布尔逻辑为基础的、传统的信息检索系统。
4.自动标引：是指直接通过计算机的操作处理，自动实现赋予检索标志的活动。
分为自动主题标引和自动分类标引，即根据计算机内信息（标题、摘要或全文），借助算法自动给出反应主题内容的标引词和自动分配分类号。
5.全文扫描：是以从文本文档中找出与查询表示的字符串完全一致的部分为目的，检索结果返回包含查询字符串的文本及其位置的检索技术。
6.查全率：查全率是指从检索系统检出的与某课题相关的文献信息数量与检索系统中实际与该课题相关的文献信息总量之比。
对于数据库检索系统，查全率为检索出的款目数与数据库中满足用户检索式需求的款目数之比；而对于互联网信息检索系统来说，文献总量是很难计算的，甚至连估算都困难。
在这里人为因素的影响比较大。
相对查全率=(专业人员检出文献的数量数/全部实际检出文献集合并集中文献数量) *100%7.图像信息抽取：是指从数字图像中抽取包括基于文本的特征（说明，注释等关键词）和视觉特征或底层特征（颜色，文理，形状等），作为图像的特征描述，支持信息检索。
元搜索引擎的现状与发展
元搜索引擎的现状与发展摘要：论文简要介绍了元搜索引擎的相关知识，提出了元搜索引擎系统的发展设想和发展空间。
任何搜索引擎的设计，均有其特定的数据库索引范围、独特的功能和使用方法，以及预期的用户群指向。
一种搜索引擎不可能满足所有人或一个人所有的检索需求。
集成搜索引擎和元搜索引擎尽可能地减少和优化了检索操作，实现了“一次检索输入，多引擎同时搜索”。
由于其在搜索引擎中的不同特点和自身具有的优点，在以后的搜索引擎道路上必然会有很大的发展空间。
关键字：Internet搜索搜索引擎元搜索引擎信息检索技术发展前景一．引言在互联网发展初期，网站相对较少，网页数量亦较少，因而信息查找比较容易。
随着Internet的飞速发展，人们越来越依靠网络来查找他们所需要的信息，然而伴随互联网爆炸性的发展，普通网络用户想找到所需的资料简直如同大海捞针，以至于迷失在信息的海洋中不知所措，出现了我们所说的"信息丰富，知识贫乏"的奇怪现象。
搜索引擎正是为了解决这个"迷航"问题而出现的技术。
搜索引擎（Search Engine简称SE）以一定的策略在互联网中搜集、发现信息，对信息进行理解、提取、组织和处理，并为用户提供检索服务，从而起到信息导航的目的。
现在，网上的搜索引擎有很多，比较著名的有Google,Yahoo,AltaVista,Dogpile,百度等。
按照信息搜集方法和服务提供方式的不同，搜索引擎系统可以分为三大类：目录式搜索引擎，以Yahoo为代表（最近改为使用全文搜索技术）；全文搜索引擎，以Google为代表；元搜索引擎，以Dogpile为代表。
一个单一搜索引擎的网络覆盖率最多只能覆盖到整Internet资源的30-50%[3]，因而查全率便无法保障；再加上任何搜索引擎的设计，均有其特定的数据库索引范围、独特的功能和使用方法，以查准率亦无法保证；因此，要想获得一个比较全面、准确的结果，就必须反复调用多个搜索引擎，并对返回结果进行比较、筛选和相互印证。
知识挖掘主要步骤按顺序
知识挖掘主要步骤按顺序知识挖掘是指从大量的数据中发现有价值的信息和知识，并利用这些发现做出决策和改善业务流程。
以下是知识挖掘的主要步骤，按顺序排列。
1.明确目标和问题：首先需要确定需要解决的问题和实现的目标。
这一步需要定义所要回答的问题、需要获得的信息、认定要使用的技术和方法等。
2.收集数据：知识挖掘的第二步是收集数据。
收集有关问题的数据，这些数据可能来自各种来源，如公司的数据库、网络上的社交媒体、市场调查数据等等。
数据的来源和获取方式需要根据具体情况确定。
3.数据预处理：在进行分析之前，需要对原始数据进行预处理，包括数据清理、数据集成、数据变换和数据归约。
数据清理是指处理损坏或不良数据，数据集成是指将多个数据源的数据结合起来形成一个一致的数据集，数据变换是指对数据进行转换和约束，以使其与分析目标相适应，数据归约是通过技术手段缩小数据集的范围和规模。
这个预处理阶段能帮助我们从大量的数据中得到有效的信息。
4.特征选择：特征选择是选择能够提供预测能力的属性。
这一步可以帮助我们确定哪些变量对目标的预测能力最强。
5.数据建模：在完成数据预处理和特征选择之后，就可以开始建立模型了。
建立模型是在数据中发现知识的过程。
常用的模型包括分类、聚类、时序数据分析和关联规则挖掘等方法。
6.模型评价：建立模型之后，需要对其进行评估以确定其有效性和可靠性。
评价标准通常会根据特定领域和目标来确定并应用。
7.知识应用：最后，通过将挖掘到的知识和信息转化为实际决策和行动，为组织和社会创造价值。
这一步需要将结论转化为普遍可接受的形式，如图表或操作指南等。
以上就是知识挖掘的主要步骤，每个步骤都会对之后的结果产生重要影响。
为了确保整个过程的顺利进行，需要设立具体的负责人和团队，并使用有效的挖掘工具和技术。
高效挖掘的八个技术技巧
高效挖掘的八个技术技巧在信息爆炸的时代，如何高效地挖掘出有价值的信息成为了许多人关注的问题。
无论是学习、工作还是生活，高效挖掘信息都能帮助我们更好地实现目标。
下面将介绍八个高效挖掘的技术技巧，希望能对大家有所帮助。
一、明确目标在进行信息挖掘之前，首先需要明确目标。
明确目标能够帮助我们更加集中注意力，避免在大量信息中迷失方向。
例如，如果我们想要了解某个领域的最新研究进展，我们可以将目标明确为阅读相关学术论文，而不是花费过多时间在社交媒体上浏览无关信息。
二、选择合适的工具选择合适的工具能够帮助我们更加高效地挖掘信息。
例如，如果我们需要查找特定领域的学术资料，我们可以使用学术搜索引擎，如Google Scholar或者PubMed，而不是仅仅使用一般的搜索引擎。
此外，还有许多专门用于信息挖掘的工具和软件，可以根据自己的需求选择合适的工具。
三、学习搜索技巧学习搜索技巧是高效挖掘信息的关键。
除了简单的关键词搜索外，我们可以学习更加高级的搜索技巧，如使用引号来搜索精确短语、使用减号来排除某些关键词、使用冒号来限制搜索范围等。
这些技巧能够帮助我们更快地找到我们需要的信息。
四、筛选信息在大量信息面前，我们需要学会筛选。
首先，我们可以根据来源的可信度来筛选信息，选择权威的网站和资料。
其次，我们可以根据信息的相关性来筛选，将与目标无关的信息排除。
最后，我们可以根据信息的时效性来筛选，选择最新的信息。
筛选信息能够帮助我们节省时间和精力，更加高效地挖掘出有价值的信息。
五、建立信息收藏系统建立一个信息收藏系统能够帮助我们更好地管理和利用已挖掘的信息。
我们可以使用笔记软件、收藏夹、书签等工具来保存和整理信息。
同时，我们可以建立分类和标签系统，方便后续查找和使用。
建立信息收藏系统能够帮助我们更好地利用已挖掘的信息，提高工作和学习效率。
六、利用社交网络社交网络不仅仅是社交交流的平台，也是信息挖掘的宝库。
我们可以通过关注专业领域的专家、参与相关领域的讨论群组等方式，获取到更多有价值的信息。
抽取原理的例子
抽取原理的例子抽取原理是信息检索和数据挖掘领域中的重要概念，它指的是从大规模的数据集中提取出有用的信息或模式的过程。
在现实生活中，我们经常会遇到抽取原理的应用，比如搜索引擎的关键词提取、文本摘要的生成、数据挖掘中的特征提取等等。
下面，我们将通过几个例子来说明抽取原理在不同领域的应用。
首先，让我们来看一个搜索引擎的例子。
当我们在百度搜索中输入一个关键词，比如“人工智能”，搜索引擎会从海量的网页中抽取出与这个关键词相关的信息，并按照一定的算法进行排名，最终呈现给用户。
这个过程涉及到对网页内容的抽取和分析，以及对用户搜索意图的理解，是抽取原理在信息检索领域的典型应用。
其次，让我们来看一个文本摘要的例子。
在阅读一篇长篇文章或者论文时，我们可能会感到疲惫，但又想要了解其中的重点内容。
这时，文本摘要就能帮助我们抽取出文章的核心信息，提炼出精炼的摘要，让我们能够快速地了解文章的主要观点和结论。
文本摘要的生成过程就是通过抽取原理从文本中提取出重要的句子或段落，形成简洁的摘要。
再来看一个数据挖掘的例子。
在电商平台上，我们经常会看到商品推荐的功能，比如“猜你喜欢”或者“为你推荐”。
这些推荐系统背后就运用了抽取原理，通过分析用户的行为数据和商品信息，从中抽取出用户的偏好和商品的关联规则，然后给用户推荐可能感兴趣的商品。
这种个性化推荐的背后就是抽取原理的应用。
总的来说，抽取原理在各个领域都有着重要的应用价值，它能够帮助我们从海量的数据中提取出有用的信息和模式，为我们的生活和工作带来便利。
随着人工智能和大数据技术的发展，抽取原理的应用将会更加广泛和深入。
我们相信，在不久的将来，抽取原理将会成为信息处理和智能化决策的核心技术之一。
元搜索引擎简介
相关定义：
元搜索引擎（Meteasearch Engine),是一种调 用其他独立搜索引擎的引擎，亦称“搜索引擎之母 （The Mother of Search Engines)”.在这里，“元” （Meta）为“总的”、“超越”之意，元搜索引擎 就是对多个独立搜索引擎的整合、调用、控制和优 化利用。相对元搜索引擎，可被利用的独立搜索引 擎称为“源搜索引擎”（Source Engine)或“搜索 资源”（Searching Resources），整合、调用、 控制和优化利用源搜索引擎的技术，称为“元搜索 技术”（Meta-searching Technique)，元搜索技术 是元搜索引擎的核心。
著名元搜索引擎
7、MetaCrawler （ ）
1995年由华盛顿大学推出，1997年被InfoSpace购买。支持 调用12个独立搜索引擎，提供涵盖近20个主题的目录检索服 务。其检索特性非常丰富，包括常规检索、高级检索、定制 检索、国家或地区的资源检索等检索服务模式。其中，高级 检索模式可实现：搜索引擎的选择调用，基于域名、地区或 国家的检索结果过滤，最长检索时间设置，每页可显示的和 允许每个搜索引擎返回的检索结果数量的设定，设定检索结 果排序依据（包括相关度、域名、源搜索引擎）等。以上内 容均可作为定制检索的个性化选项并予以保存。另外，检索 结果中包括一个以1000为最大值的相关度指标。
著名元搜索引擎
6、Mamma （ ）
1996年面世，自称为“搜索引擎之母”的并行元搜 索引擎，可同时调用7个最常用的独立搜索引擎， 并且可查询网上商店、新闻、股票指数、图像和声 音文件等资源。其特点是检索界面友好，检索选项 丰富，主要包括：可控制调用的独立搜索引擎、选 择使用短语检索功能、设定检索时间、设定每页可 显示记录数等。另外，Mamma支持常用检索语法 在不同搜索引擎中的转换，还提供了专门检索页面 文件标题的特殊检索服务，以及通过E－mail传输检 索结果的特色功能。检索结果以相关性排序，内容 包括网页名称、URL、文摘、源搜索引擎。
搜索引擎产品介绍
经分搜索日志分析
•通过最近3个月的智能搜索点击日志分析：72.17%的用户直接通过智能搜索跨平台 处理业务功能、数据对比分析；81.58%的用户在智能搜索的第一页找到目标功能或 数据，其中90.51%的目标功能或数据出现在搜索结果的前三位。
终端管理指挥调度系统公文智能搜索
对接终端管理公司各公文工单系统，索引全公司1亿多公文工单以及附件。 为全公司1W多用户提供日常搜索功能。
4 系统自动学习，专家对分类结果再审核为 机器学习模块提供业务知识学习的采用样 本，完善投诉词典，实现一级智能分类越用 越准确的效果。
5 结合客户特征信息进行投诉用户智能分析 和潜在投诉用户分析。
投诉关键处理
第一次交流资料
搜索引擎介绍 搜索案例介绍 统一门户站内搜索
分析（一）
是否可以从客户角度分析用户在门户网站的最终目标？
搜索引擎&产品功能介绍
信息的关联由于系统的分散而被切断，通过搜索服务建立跨业务系统信息聚合平台，按业 务生命周期，实现信息的聚合、关联。
关联信息分散于各系统
业务聚合、关联信息视图
搜索引擎&产品功能介绍2
基于用户角色、用户行为、行业数据等多维度，挖掘用户潜在需求，最终实现不同角色用 户针对同一搜索关键字搜索展现的角色适配功能。
搜索引擎介绍 搜索案例介绍 统一门户站内搜索
经分搜索案例-排序模型
根据用户行为特征，从用户角度和业务角度出发的排序模型。
排序模型介绍： 1）查询内容与文档的相关性计算 2）基于组织架构的用户个性化权重 3）评分排序融合模块
最终结果排序： 1.管理员置顶结果 2.新资源高亮结果 3.基于组织架构的个性化排序 4.全文相关性排序
搜索引擎&产品可能的应用场景
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复排除 、 新排序等处理 。 重 详尽 全 面 的检 索 结 果 信 息 描 述 ： 持 多 支 种语 言 检索 ． 服务 方 式 为 面 向： 网页 的全 文 检 索 元 搜 索 引 擎 是 搜 索 引 擎 的 搜 索 ， 点 显 著 ： 搜 索 引 擎 没 有 特 元 自己 的 网页 数 据 库 和 Ｒ ｂｔ利 用其 他 的 数据 库 不 侵 权 ． 按 内 容 ｏｏ． 但 集 中 了多 个 专 门 的搜 索 引 擎 的 查 询 界 面 ． 实 现 一 站 制 对 各 数 据 可 库 进 行 搜 索 ． 约 存 储 设 备 ： 过 对 多 个 全 文 数 据库 按 一 定 标 准 节 通 （ Ｄ ）进 行 标 引 后 ，组 成 一 个 元 数 据 集 ，通 过 一 个发 布 系 统 如 Ｃ （ Ｂ服 务 器 ） 客 户 端进 行 交 互 。 到 一个 集 成 后 的 多数 据库 查 ＷＥ 与 得 询 系 统 ， 对对 原 始 数 据 的 描 述 信息 。通 过 一个 特 定 连 接 ． 户 可 有 用 以 直 接 从 原 始 数 据 库 中得 到原 文 数 据 ．结 果 是 二 次 搜 索 号 擎 加 ｝ 工 ：把 多个 搜 索 引 擎 的 检 索结 果 重 新 组 织 ．按 照 相 关 性 大 小 重 新 排 序 ， 果 显示” 结 负责 所 有 源 搜 索 引擎 检 索 结 果 的 去 重 、 并 、 合 输 出处 理 等 元 搜 索 引 擎 的 出现 ． 按 用 户 意 愿 对 检 索 结 果 进 行 分 级 能 编排 ． 以统 一 的 界 面 呈 现 给用 户 ． 可 以说 元 搜 索 引 擎 仅 是 一 种 也 代 理 机 制式 的查 询
Ｋ ｙＷｏ ｄ ： ａ ｄ ｐ ｎ ｅ ｔ ｅ ｒ ｎ ｎ ； ａｃ ｎ ｎ ： ｆｒ ｔ ｎｒｔｅ ａ ｄ ｔ ｍｉ ｎ ｅ ｒｓＹｕｎ ｉ ｅ ｅ ｄ ｎ ａ ｈ ｅ ｇ ｅ ｅｒ ｅ ｇ ｅ ｎ ｍａ ｏ ｒ ｖ ｌ ａ ｎ ｇ ｎ ｓ ｃ ｉ ｓ ｈ ｉ ｉｏ ｉ ｅｉ ａ ｉ
维普资讯
．ห้องสมุดไป่ตู้
： 据 库 及信 息 管 理 数
本目任 辑 闻军 栏 责编 ：翔
元搜索 引擎 的资料挖掘
旃 群
（ 汉理 工 大学 图书馆 ， 北 武 汉 ４０ ７ ） 武 湖 ３ ００ 摘要 ： 元搜 索 引 擎是 一 站 式搜 索 引擎 ， 进 人 们 对 网络 信 息 资 源 的 有效 利 用 。 通 过元 搜 索 引 擎的 概 念 、 点 和 工作 原 理 介 绍 ． 比独 促 特 对 立搜 索 引 擎， 出元 搜 索 引 擎 的 资料 挖掘 等 不足 ， 向 网络 搜 索 ， 业 搜 索 欠 缺 ， 出元 搜 索 引擎 资 料挖 掘 的发 展 方 向 。 指 倾 专 指 关 键 词 ： 搜 索 引 擎 ： 立搜 索 引擎 ； 息 检 索 ； 元 独 信 资料挖 掘
ｍｉｉｇ Ｗ ｅ ｅ ｃ ｒｎ ｓｔｅｌｃ ｆ ｒｆｓｏ ａ ｓａｃ ｈ ｔ ｔ ｅｒｈｅ ｇｎ ａａｍｉｉｇ ｄｖ ｌｐ ｎ ｉ ｃｉｎ ｎｎ ， ｂ ｓａ ｈ ｔ ｄ， ｈ ｋ ｏ ｏｅｓ ｎ ｌ ｅｒｈｔａ ａ ｓａｃ ｎ ｅｄ ｔ ｎｎ ｅ ｅｏ ｍｅ ｔｄｒ ｔ ， ｒ ｅ ａ ｐ ｉ ｍｅ ｉ ｅ ｏ
面 对 无 限 增 长 的 网 络 信 息 空 间 ． 息 资 源 的 淹 没 和 信 息 资 源 信 获取 的迷 向 ． 如何 快 速 有 效 的 获取 有 用 信 息 ． 为 信 息 时 代 的 基 成 本 问题 ． 各种 网络 搜 索 引擎 应 运 而 生 。但 各 个 搜 索 引 擎 要 逐 一 搜 索 无 尽 无 序 的 网站 网 页 ， 息 源 有 限 ， 全 率 、 准 率 不 尽 人 意 ． 信 检 检 耗 时 。 索 结 果 相 关 性 内 容 小 。 不 停 更 新 的 网站 网 页 错 误 链 接 ， 检 对 而作为下一代功 能更 强大 、 更具智能 的搜 索引擎 ， 搜索引擎使 元 用 一个 多 元 搜 索 引擎 ．可 以同 时 检 索 多 个 搜 索 引 擎 的 数 据 库 ． 并 获 得 有 序 的 、 点 击 的结 果 ． 是独 立 搜 索 引 擎 不 能 比拟 的 可 这
中圈分类号 ： Ｐ １ Ｔ３１
’
．
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ：０ ９ ３ ４ （０ ７１ — １ ２ — ２ １０ － ０ ４２ ０ ）７ ３ ２ ６ ０
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