搜索引擎查询推荐技术综述
搜索引擎毕业论文
搜索引擎毕业论文搜索引擎毕业论文搜索引擎是当今信息时代的重要工具之一，它以其高效、准确的搜索结果，为人们提供了便捷的信息检索途径。
然而，搜索引擎的发展也面临着一些挑战和问题。
本文将探讨搜索引擎的发展历程、技术原理以及存在的问题，并提出一些改进的建议。
一、搜索引擎的发展历程搜索引擎的发展可以追溯到20世纪90年代，当时互联网开始迅速普及。
最早的搜索引擎主要是通过建立网页目录和分类索引的方式进行信息检索，但由于互联网信息的快速增长，这种方式无法满足用户的需求。
随着技术的进步，基于关键词的搜索引擎逐渐兴起，它通过对网页内容进行索引和排名，提供更加准确和全面的搜索结果。
二、搜索引擎的技术原理搜索引擎的核心技术是信息检索和网页排名。
信息检索是指根据用户输入的关键词，从海量的网页中筛选出与之相关的页面。
这一过程主要包括网页爬取、索引建立和查询处理等步骤。
网页爬取是指搜索引擎通过自动化程序（蜘蛛）访问互联网上的网页，并将其内容存储到数据库中。
索引建立是指将网页内容进行分词、词频统计等处理，生成索引文件以便后续查询。
查询处理是指根据用户输入的关键词，从索引文件中查找相关网页，并按照一定的算法进行排序和展示。
网页排名是指根据一定的算法，对搜索结果进行排序和展示。
搜索引擎的排名算法通常基于网页的相关性、权威性和用户体验等因素进行评估。
相关性是指网页与用户输入的关键词的匹配程度，权威性是指网页的信誉和影响力，用户体验是指用户对搜索结果的满意度。
搜索引擎通过对这些因素进行综合评估，为用户提供最符合其需求的搜索结果。
三、搜索引擎存在的问题尽管搜索引擎在信息检索方面取得了显著的成就，但仍然存在一些问题。
首先，搜索结果的准确性和可信度有待提高。
由于互联网上存在大量的垃圾信息和虚假信息，搜索引擎往往难以准确判断网页的质量和真实性。
其次，搜索引擎的个性化推荐功能存在一定的局限性。
虽然搜索引擎可以根据用户的搜索历史和兴趣偏好，为其提供个性化的搜索结果，但这种推荐往往容易陷入信息过滤的困境，导致用户接触到的信息变得单一和局限。
互联网搜索与推荐算法
互联网搜索与推荐算法互联网搜索已经成为我们日常生活中必不可少的一部分，每天我们都会面临大量的信息需要查询和搜索。
为了提供更好的搜索结果，互联网搜索引擎采用了各种推荐算法来为用户提供个性化的搜索结果。
本文将探讨互联网搜索与推荐算法的工作原理和影响因素。
一、搜索引擎的工作原理搜索引擎通过互联网爬虫抓取网页并建立索引，然后根据用户的查询词将相关网页呈现给用户。
具体而言，搜索引擎的工作包括以下几个步骤：1. 爬取和索引：搜索引擎会派遣爬虫程序从互联网上抓取网页，并将这些网页的内容建立索引。
通过建立索引，搜索引擎可以迅速找到包含用户查询词的网页。
2. 查询匹配：当用户输入查询词后，搜索引擎会将这些词与索引中的内容进行匹配，找出最相关的网页。
3. 结果排序：搜索引擎会根据一系列算法对匹配的网页进行排序，将最相关和高质量的网页排在前面。
4. 展示结果：搜索引擎将排序后的搜索结果展示给用户，通常包括标题、摘要和链接。
二、推荐算法的作用推荐算法是为了解决用户在互联网上信息过载和获取信息的困难而提出的。
搜索引擎通过推荐算法可以为用户提供个性化的搜索结果，以最大程度地满足用户的需求。
推荐算法的作用包括：1. 提供相关性：推荐算法可以通过分析用户的搜索行为和兴趣偏好，为用户提供与其查询相关的搜索结果。
这样可以提高搜索结果的准确性和相关性。
2. 过滤垃圾信息：推荐算法可以过滤掉一些不相关或低质量的信息，提供给用户更加可信和有用的搜索结果。
3. 推荐相似内容：推荐算法可以根据用户的喜好，为用户推荐类似的内容，帮助用户发现更多的信息源和资源。
三、推荐算法的影响因素推荐算法的效果受到多个因素的影响，包括但不限于以下几个方面：1. 用户行为：推荐算法会根据用户的搜索历史、点击行为和购买记录等信息来分析用户的兴趣和偏好。
用户行为对推荐结果的准确性和个性化程度有着重要影响。
2. 网页质量：搜索引擎通过一系列算法来评估网页的质量，包括网页的作者、内容的原创性和权威性等。
推荐系统调研报告及综述
推荐系统调研报告及综述张永锋清华大学计算机系人工智能研究所zhangyf07@一、推荐系统概述1.1 什么是推荐系统推荐系统(Recommender System)的发展已经经历了近20年的时间，但是迄今为止仍没有人试图对推荐系统给出一个精确的定义。
广义上的推荐系统可以理解为是主动向用户推荐物品(Item)的系统，所推荐的物品可以是音乐、书籍、餐厅、活动、股票、数码产品、新闻条目等等，这依赖于具体的应用领域，推荐系统所推荐的物品或者对用户有帮助，或者用户可能感兴趣[1]。
随着电子商务规模的不断扩大，商品数量和种类不断增长，用户对于检索和推荐提出了更高的要求。
由于不同用户在兴趣爱好、关注领域、个人经历等方面的不同，以满足不同用户的不同推荐需求为目的、不同人可以获得不同推荐为重要特征的个性化推荐系统(Personalized Recommender System)应运而生[1]。
目前所说的推荐系统一般指个性化推荐系统。
1.2 推荐系统的发展历史如果追根溯源，推荐系统的初端可以追溯到函数逼近理论、信息检索、预测理论等诸多学科中的一些延伸研究。
推荐系统成为一个相对独立的研究方向一般被认为始自1994年明尼苏达大学GroupLens研究组推出的GroupLens系统[2]。
该系统有两大重要贡献：一是首次提出了基于协同过滤(Collaborative Filtering)来完成推荐任务的思想，二是为推荐问题建立了一个形式化的模型(见1.4)。
基于该模型的协同过滤推荐引领了之后推荐系统在今后十几年的发展方向。
GroupLens所提出的推荐算法实际上就是目前人们时常提及的基于用户的协同过滤推荐算法(User-based Collaborative Filtering Algorithms)，虽然论文本身并没有使用这样一个名字。
在之后的十几年中，其它一些著名的协同过滤算法逐渐被提出，主要的有基于物品的协同过滤算法(Item-based Collaborative Filtering Algorithms)[3]，基于矩阵分解的协同过滤算法(SVD-based/NMF-based, etc.)等等。
推荐算法综述
推荐算法综述在当今时代，推荐系统的应用变得越来越广泛，成为各种互联网应用的核心组成部分，例如电子商务、媒体等行业。
它可以根据用户的兴趣和偏好，提供有针对性的推荐。
与传统的搜索引擎相比，推荐系统更加侧重个性化的服务，从而使用户更好的体验产品，进而带来更多的商业价值。
推荐系统的核心部分就是推荐算法，是一种分析海量用户数据，给出有针对性的推荐，从而满足用户需求的一种算法。
本文将对推荐算法进行综述，包括它的定义、基本原理、类型、基本元素组成、特点、应用和发展趋势等方面。
一、定义推荐算法是一种可以根据用户行为和偏好分析数据，为用户提供可能感兴趣的内容的算法。
它是根据用户的学习历史、社交网络或商业活动，识别用户的偏好，给出个性化的推荐内容。
二、基本原理推荐算法的基本原理是根据用户的历史行为数据，提取出最相关的行为特征，从而根据用户的偏好、兴趣、习惯等信息，预测出可能感兴趣的内容，进行推荐。
推荐算法本质上是一种监督学习算法，用以构建一种可预测用户偏好和兴趣的模型。
它可以在应用范围很广，如文本分类和预测、多媒体推荐、商业分析等。
三、类型推荐算法可以根据数据类型不同，分为协同过滤算法、内容相关性算法、矩阵分解算法、深度学习算法等几大类。
（1）协同过滤算法协同过滤算法是基于用户之间的相似性，它利用用户的行为数据，对不同用户行为进行建模，挖掘出用户之间的共性，从而给出相关性推荐。
（2）内容相关性算法内容相关性算法是基于内容相关性的算法，它利用文本分析技术，结合自然语言处理技术，建立内容的相关性模型，从而给出基于内容的推荐结果。
（3）矩阵分解算法矩阵分解算法是一种基于矩阵的推荐算法，它利用低秩矩阵分解技术，对用户-物品矩阵进行分解，从而找到用户和物品之间的关联，实现推荐目的。
（4）深度学习算法深度学习算法是最近发展起来的一种推荐算法，它利用深度神经网络算法，构建一种用户个性化的模型，从而可以基于用户的行为数据，预测出用户可能感兴趣的内容，实现自动化推荐。
基于大数据分析的网页搜索引擎优化与推荐
基于大数据分析的网页搜索引擎优化与推荐随着互联网的发展，搜索引擎已经成为人们获取信息的重要工具之一。
无论是网页的排名还是推荐结果，都直接影响到用户的搜索体验和网站的流量。
为了提高网页搜索引擎的优化与推荐效果，许多公司和个人开始采用大数据分析的方法。
本文将从基于大数据分析的角度，探讨网页搜索引擎优化与推荐的相关问题。
网页搜索引擎优化，即SEO（Search Engine Optimization），是网站在搜索引擎中提高排名和曝光度的一系列优化技术。
大数据分析技术可以帮助优化师们获取更多的搜索关键词、了解用户搜索习惯、改进网页内容和结构等，从而提高网站的排名和曝光度。
首先，大数据分析可以帮助优化师们获取更多的搜索关键词。
通过对海量的搜索数据进行分析，可以发现用户的搜索习惯和需求。
优化师们可以根据这些数据，对网页的标题、关键词、描述进行优化，从而提高网页在搜索结果中的排名。
此外，大数据分析还可以帮助发现网页被搜索的潜在关键词，从而扩大网站的曝光度。
其次，大数据分析可以帮助优化师们了解用户的搜索习惯。
通过分析用户的搜索记录和点击行为，可以了解用户的兴趣和偏好。
优化师们可以根据这些数据，调整网站的内容和布局，提供更加符合用户需求的搜索结果。
此外，大数据分析还可以发现用户的搜索习惯随着时间的变化而变化，优化师们可以及时调整网站的优化策略，以适应用户的需求变化。
除了优化网页搜索引擎，大数据分析还可以用于网页推荐。
网页推荐，即将用户可能感兴趣的网页推荐给他们，以提高用户的搜索体验和网站的流量。
大数据分析可以根据用户的历史搜索记录、点击行为和其他相关数据，构建用户的兴趣模型。
通过分析这些数据，可以预测用户可能感兴趣的网页，并将这些网页推荐给用户。
这样，不仅可以提高用户的搜索体验，还可以增加网站的流量和广告收入。
在进行网页搜索引擎优化与推荐的过程中，大数据分析面临一些挑战和问题。
首先，数据的规模庞大，需要使用分布式存储和计算的技术来处理。
元搜索引擎技术综述
理论广 角
●Ｉ
元搜 索 引擎技 术综 述
李 敏
（ 天津 师范 大学 天 津
３０ ８ ） ０ ３ ７
［ 摘 要 ］ 搜 索 引擎 是一 种集 合 了多个 搜 索引 擎 的搜 索 引擎 ，其 大 大提 高 了信 息 的覆 盖率 ，提高 了信息 检 索 的效 率 。本文 介 绍了 元搜 索 引擎 的定 义 、 元 工 作 原 理 、关 键 技 术及 其 特 征 。 ［ 词］ 索 引擎 信 息检索 元搜 索 引擎 关键 搜 中图 分类号 ：Ｎ １ Ｔ９ ２ 文 献标识 码 ： Ａ 文章编 号 ：０ ９ ９４ （００ ３— ５ ９０ １０ — １Ｘ ２ １） ３０ ３— １
１引言 当今社 会人 们越 来越 多地 通过 Ｉ ｔ ｒ ｅ ｎ ｅ ｎ ｔ获取信 息 。随着 网络 技术 的 飞 速 发展 ，互 联 网信 息容 量 飞 速增 长 ，这 在 方便 人 们 获取 信 息 的 同时 也给 人 们查 询信 息 带 来 了麻 烦 。庞 杂的 信 息具 有 不 稳定 和 变动 快 的 特 点 ，很难 对
“ 成 ”资源 与 检 索 能力 对 于 用 户 来 说 是一 项 挑 战 。 为 了解 决 以上 问题 人 集 们在 已有 搜 索 引擎 的基础 上 设 计 了元 搜 索 引擎 。 元搜 索 引擎是 一个 能集合 多个搜 索 引擎检 索 结果并 能对 此做 出整 合处 理
大数据时代的主流搜索引擎技术研究与优化
大数据时代的主流搜索引擎技术研究与优化随着信息化时代的不断发展，人们已经相当依赖搜索引擎来获取需要的信息。
搜索引擎在人们的日常生活中扮演了重要的角色。
在大数据时代，搜索引擎技术的研究和优化显得尤为重要。
一、搜索引擎的概念和发展搜索引擎是一种能够帮助用户快速查找感兴趣信息的网络工具。
搜索引擎的信息检索技术早在1960年代问世，经过数十年的发展逐渐成为目前世界上用户数量最多的互联网工具之一。
搜索引擎已经成为了目前互联网上搜索和分发信息的核心模式之一。
随着信息量的不断增大，传统的文本检索模式已经不能满足用户需求，因此现代搜索引擎逐渐采用了机器学习、自然语言处理、海量数据处理等技术，实现了更加精确和高效的信息检索。
二、搜索引擎技术的研究和优化搜索引擎技术的研究和优化主要包括以下方面：1、信息检索技术信息检索技术是搜索引擎关键的技术之一。
信息检索包括全文检索和关键词检索两个方面。
全文检索是指通过处理文档中的所有文本内容，将文本信息转化为索引，供用户检索。
关键词检索则是根据用户输入的关键词，对文本数据的库进行查询检索。
2、机器学习技术在搜索引擎中，机器学习被广泛应用于相关度排序的算法。
机器学习可以利用用户的历史搜索记录和浏览记录，预测用户感兴趣的内容并对其进行推荐。
3、自然语言处理技术用户的搜索问题通常都是自然语言，而搜索引擎能否准确理解用户问题、提供针对性的搜索结果，关键就在于自然语言处理技术的应用。
自然语言处理技术能有效地分析语句的意思，将用户的问题和搜索内容进行匹配。
4、海量数据处理技术搜索引擎会收集和处理各种文本数据，如网站内容、新闻、百科、社交媒体等，要求搜索引擎具有处理大数据量的能力。
如何快速处理海量数据是搜索引擎技术之一的难点，目前，批处理、流处理、分布式计算等技术被广泛应用。
三、搜索引擎技术的发展方向搜索引擎技术的未来可谓是充满想象空间，以下几个方向值得期待：1、语音搜索技术语音搜索技术即为用户提供语音交互的搜索服务。
如何利用搜索引擎的智能推荐功能
如何利用搜索引擎的智能推荐功能在当今数字化的时代，搜索引擎已经成为我们获取信息的重要工具。
而随着技术的不断发展，搜索引擎的智能推荐功能也越来越强大。
学会有效地利用这一功能，能够帮助我们更快速、准确地找到所需的信息，提高工作和生活的效率。
那么，究竟应该如何利用搜索引擎的智能推荐功能呢？首先，我们需要了解搜索引擎智能推荐功能的工作原理。
简单来说，它是基于我们的搜索历史、浏览行为、地理位置等多种因素，来预测我们可能感兴趣的内容，并将相关的结果优先展示给我们。
这就意味着，我们的每一次搜索和浏览都在为搜索引擎提供数据，从而影响它后续的推荐。
为了让搜索引擎更好地理解我们的需求，我们在输入关键词时要尽量准确和具体。
比如，如果我们想要了解“如何种植玫瑰”，就不要简单地输入“玫瑰”，而是详细地输入“如何在北方地区种植玫瑰”或者“如何防治玫瑰病虫害”。
这样，搜索引擎就能更精准地为我们推荐相关的内容。
同时，我们还可以利用搜索引擎提供的高级搜索选项。
这些选项通常包括时间范围、文件类型、语言等。
例如，如果我们需要查找最新的关于某个主题的研究报告，就可以将时间范围设置为最近一个月或半年。
如果我们只想要 PDF 格式的文件，也可以在文件类型中进行选择。
另外，搜索引擎的智能推荐功能还会受到我们的地理位置的影响。
比如说，当我们搜索“餐厅”时，它可能会优先推荐我们附近的餐厅。
因此，如果我们在外地旅游或者出差，想要查找当地的信息，不妨打开定位功能，让搜索引擎更好地为我们服务。
除了上述方法，我们还可以通过清除搜索历史和浏览数据来重置搜索引擎的推荐。
有时候，我们可能因为之前的搜索和浏览行为，导致搜索引擎的推荐出现偏差。
这时候，清除相关数据可以让搜索引擎重新根据我们的新需求进行推荐。
还有一点很重要，那就是不要完全依赖搜索引擎的智能推荐。
虽然它能够为我们提供很多方便，但也有可能会限制我们的视野，让我们错过一些重要的信息。
因此，我们要有意识地主动去探索不同的关键词和搜索方式，以获取更全面、更深入的信息。
检索综述性文献的方法
中文：“综述性”的表示有，研究、进展、综述；English: Review Summary Overview找某领域大牛的综述的方法：1.Google 搜索“invited review”or“news and views”a. “invited review”AND“interested keywords”这类综述性文献比较全面，SCI影响因子较高，但是这类并不是就某个关键点展开详细的回顾和评论b．“news and views”OR“news&views”AND“interested keywords”site：，或者science、cell之类的网址，这类一般是大牛就某个突破性的实验结果或某个关键点展开详细回顾和评论性质的REVIEW2.SCI进入SCI网站，输入“interested keywords”，限定出版类型为REVIEW，cited by times，引用次数最多的一篇或者两篇就是综述可以先在CSA（英国剑桥文摘）中用“Review”以及主题词获得摘要，再找全文。
一般检索用CNKI、SCI、EI。
1.检索summary或者review2.检索关键词找引用率较高的3.找到引用率较高的文献之后就可以获得作者的信息，再去作者的主页上找综述1.利用ISI Web of Knowledge 进行检索：首先检索某个专题文献，然后点击“分析检索结果”，在“根据字段排列记录:”下方的下拉菜单中点击“文献类型”，点击“分析”，勾选Review前面的复选框，点击“查看记录”即可获取所需要的高品质综述；2.生物医学类综述文章可利用NCBI进行检索：进入NCBI网站，在“Search”下拉菜单中，点击进入“Pubmed”，再点击“Limits”，在“Type of Article”下拉菜单中找到“Review”并选中，然后在Search框中输入所需要的检索词或检索式即可获得相关综述性文章；3.通过全文数据库获取综述性文章的方法：先进行专题信息检索，然后用“Review”进行二次检索，或者直接使用高级检索，将Review作为检索词进行组配同样可以获得综述；4.利用中文全文数据库可以直接使用“综述”、“进展”等词对已有的检索结果进行二次检索即可；5.通过阅读优秀的硕博士论文的综述部分也可以获得某个领域的综述信息；6.利用Google或Google Scholar，输入关键词+Review 或survey也可以获得大量综述性论文。
信息检索实训学习总结搜索引擎与推荐系统的构建
信息检索实训学习总结搜索引擎与推荐系统的构建信息检索实训学习总结：搜索引擎与推荐系统的构建在信息时代，快速准确地获取所需信息成为了一个迫切的需求。
信息检索作为解决这个问题的一种方式，逐渐受到广大用户的关注和重视。
为了深入学习信息检索的相关知识和技术，我参与了一次信息检索实训，主要学习了搜索引擎与推荐系统的构建。
在本文中，我将总结这次实训的经验和收获。
首先，实训的第一部分是关于搜索引擎的构建。
搜索引擎作为信息检索的核心工具，其功能和性能对于用户体验至关重要。
我们学习了搜索引擎的基本原理和工作流程，并通过实践进行了深入理解。
在搜索引擎的构建过程中，关键的一步是建立索引。
索引是搜索引擎的核心组成部分，它能够存储和管理大量的网页信息。
我们使用了倒排索引的方式来构建搜索引擎的索引，这种方式以词频为基础，通过建立关键词到网页的映射，大大提高了搜索效率。
另外，我们还学习了如何通过关键词匹配和相关性排序的算法来实现搜索结果的排序。
关键词匹配可以根据用户的查询词和网页的内容进行匹配，从而找到相关的网页。
而相关性排序则通过计算网页与查询词的相似度，将最相关的结果排在前面。
通过这些算法的应用，我们可以提供更加准确和有用的搜索结果。
除了搜索引擎，推荐系统也是信息检索中非常重要的一部分。
推荐系统是根据用户的兴趣和行为，提供个性化的推荐内容。
在实训中，我们学习了推荐系统的基本原理和常用的推荐算法。
推荐系统的构建过程分为数据收集和算法应用两个阶段。
数据收集是获取用户行为数据和物品信息的过程，而算法应用则是根据收集到的数据，利用各种推荐算法生成推荐结果。
在实训中，我们体验了不同的数据收集方法，包括主动收集和被动收集，从而了解用户数据的重要性和隐私保护的原则。
在推荐算法中，我们学习了基于内容、协同过滤和混合推荐等常见的算法。
基于内容的推荐算法通过分析物品的特征和用户的兴趣，找到匹配的物品进行推荐。
协同过滤算法则是根据用户的历史行为和其他用户的行为，找到相似的用户或物品进行推荐。
搜索引擎技术
搜索引擎技术搜索引擎技术随着互联网的发展，海量的信息产生，为了更加高效地获取所需信息，搜索引擎技术便应运而生。
它可以帮助我们在互联网上快速地搜索到所需内容，成为我们日常生活不可或缺的工具。
搜索引擎是什么？搜索引擎是一种互联网技术，它可以为用户提供快速、准确和全面的信息检索服务。
搜索引擎透过计算机程序搜寻互联网上的各种文献，包括网页、图片、音频、视频、文件等等，并依据搜索引擎的搜索算法排序，将与请求符合的结果展示给用户。
搜索引擎是如何工作的？一个搜索引擎通常由三个部分组成：网页抓取、索引和搜索。
首先，搜索引擎中的“蜘蛛”程序（也称为网络爬虫）会搜寻互联网上的所有网页。
它们将打开页面，并从页面上的链接中获得其他页面的网址，进一步进行爬行。
然后，它们会将搜集到的页面传回搜索引擎，这些网页会被存储到搜索引擎的数据库中。
这是搜索引擎建立索引的过程，索引可以理解为数据库的目录，每个网页都会被赋予一个独特的索引地址。
最后，当用户在搜索引擎上输入关键词查询时，搜索引擎就会尝试在它的数据库中找到与之匹配的网页。
百度、谷歌等搜索引擎会根据网页的相关度、权重等信息对搜索结果进行排序并展示。
搜索引擎的发展历程早在20世纪90年代，一些基于关键词索引和数据分类的搜索引擎开始出现。
但当时，搜索技术仍不成熟，出现了许多不够完善的搜索引擎。
后来，2000年起，Google搜索引擎诞生，它是第一个真正实现精准搜索的搜索引擎。
Google搜索引擎的成功启示了其他许多搜索引擎，如百度搜索、搜狗搜索等。
现代搜索引擎已经逐步发展成为一个庞大的生态系统。
搜索引擎不仅有传统的信息检索功能，还具有广告、内容推荐等新的业务模式。
搜索引擎技术的主要算法搜索引擎为了让用户快速的找到相关的页面，它要先经过大量的技术处理。
目前，常用的搜索引擎技术主要有：1. PageRank算法PageRank算法是Google搜索引擎的核心算法之一，它主要用于计算网页的链接质量。
搜索引擎技术
搜索引擎技术
搜索引擎技术是一种用于从大型数据集合中找出与用户查
询相关的信息的技术。
它涉及到多个方面，包括索引技术、查询处理技术、排名算法等。
以下是一些搜索引擎技术的
关键组成部分：
1. 网页爬取：搜索引擎通过网络爬虫抓取互联网上的网页，并将这些网页存储到自己的数据库中。
2. 数据处理和索引：搜索引擎将爬取到的网页进行处理，
提取出其中的文本内容，并建立索引，以便能够快速地检
索相关的网页。
3. 查询处理：当用户输入查询关键词时，搜索引擎将通过
查询处理技术解析用户的查询，提取出其中的关键信息，
并根据索引进行检索，找出与查询相关的网页。
4. 排名算法：搜索引擎通过一系列的排名算法来确定搜索
结果的排序顺序。
这些算法根据不同的因素评估网页的相
关性和质量，例如关键词匹配度、网页的权威性和用户反
馈等。
5. 用户界面：搜索引擎还需要提供一个用户界面，以便用
户输入查询，并展示搜索结果。
用户界面通常包括搜索框、搜索按钮、分页和过滤等功能。
6. 垂直搜索和个性化搜索：搜索引擎可以根据用户的兴趣
和行为提供个性化的搜索结果，并针对特定的领域（如新闻、图片、视频等）提供专门的搜索服务。
综上所述，搜索引擎技术是一种复杂的技术体系，涉及到
多个方面的知识和技术，旨在为用户提供准确、全面、高
效的搜索结果。
搜索引擎中的查询扩展技术研究
搜索引擎中的查询扩展技术研究在当今信息爆炸的时代，搜索引擎已经成为人们获取信息的重要工具。
然而，用户在使用搜索引擎时，往往输入的查询词不够准确或完整，这可能导致搜索结果不能完全满足需求。
为了解决这一问题，查询扩展技术应运而生。
查询扩展技术的基本概念是通过对原始查询词进行分析和处理，增加相关的词汇或概念，从而更全面、准确地表达用户的信息需求。
这一技术的核心目标是提高搜索的召回率和准确率，让用户能够更轻松地找到他们真正想要的信息。
常见的查询扩展方法可以大致分为两类：基于词典的方法和基于语义的方法。
基于词典的查询扩展通常会利用一些预定义的词典资源，如词库、同义词典等。
当用户输入查询词后，系统会从这些词典中查找相关的同义词、近义词或上下位词，并将其添加到原始查询中。
例如，用户输入“手机”，系统可能会扩展为“智能手机”“移动电话”等。
这种方法的优点是简单直接，容易实现，但缺点是词典的覆盖范围有限，可能无法涵盖一些特定领域或新出现的词汇。
基于语义的查询扩展则更加复杂和智能。
它会尝试理解查询词的语义内涵，通过分析文本的上下文、语义关系等，挖掘出与原始查询相关的潜在概念。
比如，通过自然语言处理技术和机器学习算法，分析大量的文本数据，发现“手机”与“充电器”“耳机”等存在密切的语义关联，从而进行扩展。
这种方法能够更好地捕捉到语义层面的相关性，但对技术和数据的要求较高。
然而，查询扩展技术也面临着一些挑战。
其中一个关键问题是如何避免过度扩展。
如果扩展的词汇与原始查询相关性过低，可能会引入大量无关的搜索结果，反而降低了搜索的准确性。
另外，如何确定扩展词汇的权重也是一个难题。
不同的扩展词汇对于搜索结果的影响程度可能不同，需要合理地分配权重，以确保重要的扩展词汇能够得到充分的考虑。
为了应对这些挑战，研究人员不断探索和创新。
一些新的技术和方法逐渐被引入到查询扩展中。
例如，利用深度学习模型，如卷积神经网络和循环神经网络，来学习文本的语义表示，从而更精准地进行查询扩展。
信息检索与搜索引擎技术
信息检索与搜索引擎技术信息检索与搜索引擎技术在当今社会中发挥着重要的作用，为我们提供了快速准确的信息查询和获取方式。
本文将介绍信息检索与搜索引擎技术的概念、基本原理以及其在各个领域的应用。
一、信息检索与搜索引擎技术概述信息检索是指通过计算机技术对大规模的信息进行组织、存储、检索和处理的方法和技术。
而搜索引擎则是信息检索技术的重要应用之一。
搜索引擎技术以互联网为基础，通过网络爬虫对互联网上的网页进行抓取和索引，利用相关算法实现用户输入关键词后的匹配和排序，从而提供用户所需的信息。
目前，全球应用最为广泛的搜索引擎包括谷歌（Google）、百度、必应（Bing）等。
二、信息检索与搜索引擎技术的基本原理1. 索引建立：搜索引擎通过网络爬虫程序对互联网上的网页进行抓取，并将抓取到的网页进行分词、去除停用词等处理，生成索引用于后续的查询。
2. 关键词匹配：当用户输入查询关键词后，搜索引擎会将关键词与索引中的网页内容进行匹配，找出与关键词相关的网页。
3. 排序算法：搜索引擎通过一系列的排序算法，对匹配的网页进行排序，以便将最相关的网页呈现给用户。
常用的排序算法包括PageRank算法、TF-IDF算法等。
4. 用户反馈：搜索引擎会根据用户的点击行为和反馈信息不断优化搜索结果，提供更准确的查询结果。
三、信息检索与搜索引擎技术的应用信息检索与搜索引擎技术在各个领域都有广泛的应用，以下是几个典型的应用场景：1. 互联网搜索：人们可以通过搜索引擎轻松获取各种知识和信息，包括新闻、论坛、博客、图片、视频等。
2. 电子商务：在线购物平台利用搜索引擎技术，为用户提供便捷的商品搜索和筛选功能，提高购物效率。
3. 学术研究：学术搜索引擎如谷歌学术（Google Scholar）可以帮助学者快速找到与其研究领域相关的论文、期刊等。
4. 企业信息管理：企业可以利用搜索引擎技术建立内部信息管理系统，方便员工查找和共享企业资料和知识。
中文搜索引擎技术
利用词序列中的统计规律 ，通过模型参数来描述词 与词之间的关系。
基于序列标注的方法，考 虑词与词之间的依赖关系 ，通过训练数据来学习模 型参数。
利用序列信息，通过循环 神经网络来捕捉词与词之 间的依赖关系。
改进版的RNN，能够更好地 基于自注意力机制的模型 处理序列中的长期依赖关系。 ，通过多层的自注意力机
02
中文搜索引擎核心技术
网页抓取技术
网页抓取
是指搜索引擎通过爬虫程序对互联网上的网页进 行自动检索，收集网页信息的过程。
广度优先搜索
从根网页开始，尽可能宽地搜索整个网页。
ABCD
深度优先搜索
从起始网页开始，沿着链接深入，尽可能深的搜 索整个网页。
增量抓取
随着互联网信息的更新，定期重新抓取网页并更 新索引。
详细描述：中文搜索引擎的发展可以分为四个阶段。第 一阶段是目录式搜索，即人工编辑分类目录，用户通过 点击目录来查找信息。第二阶段是关键词搜索，搜索引 擎通过爬虫技术自动抓取网页，并根据关键词匹配进行 检索。第三阶段是全文搜索，搜索引擎不仅能匹配关键 词，还能对网页内容进行深度理解和分析，提高搜索结 果的准确性和相关性。第四阶段是智能推荐，结合机器 学习和人工智能技术，根据用户的搜索历史和行为，推 送个性化的搜索结果和智能推荐。
互联网内容的多样性
中文语言具有丰富的表达方式和语义歧义，这给搜索引擎的语义理解和匹配带来了 挑战。
搜索引擎需要具备强大的自然语言处理能力，能够理解中文的语义和语境，以便更 准确地匹配用户查询和网页内容。
搜索引擎需要支持多种媒体内容，如文字、图片、视频、音频等，以满足用户多样 化的信息需求。
互联网内容的低质与虚假信息
协同过滤
利用用户的行为数据，找出相似的用 户或物品，进行推荐。
搜索引擎算法技术发展综述
搜索引擎算法技术发展综述搜索引擎算法技术的发展对于互联网的快速发展起到了至关重要的作用。
本文将综述搜索引擎算法技术的发展历程，包括关键算法的演进和应用。
一、初始搜索引擎算法——关键词匹配算法早期的搜索引擎主要使用关键词匹配算法。
当用户输入关键词进行搜索时，搜索引擎将根据网页中出现的关键词频率和位置进行匹配，排名并返回相关网页。
然而，这种算法简单粗暴，容易被人工优化和滥用。
二、基于链接分析的PageRank算法为了解决关键词匹配算法的问题，谷歌推出了PageRank算法。
PageRank算法基于网页之间的链接关系，将网页的重要性作为评价指标。
网页的重要性由入链数量和质量决定，通过网页之间的链接引用关系形成一个网络连接图，以此进行网页排序。
三、用户行为分析的个性化搜索算法随着互联网用户数量的增加，搜索引擎开始关注用户行为，推出个性化搜索算法。
个性化搜索算法根据用户的搜索历史、点击行为和偏好进行网页排序和推荐。
通过分析用户行为数据，搜索引擎能够更精准地满足用户需求，提供定制化的搜索结果。
四、语义分析的知识图谱算法传统的搜索引擎算法主要基于关键词的匹配，容易受到语义歧义的影响。
为了提高搜索结果的准确性，搜索引擎引入了语义分析的知识图谱算法。
知识图谱算法通过构建与内部数据库和互联网知识相关的图谱，利用语义分析技术识别搜索查询的语义，并提供与搜索意图更相关的结果。
五、机器学习与深度学习在搜索引擎中的应用随着人工智能技术的快速发展，机器学习和深度学习技术在搜索引擎中得到广泛应用。
搜索引擎利用机器学习和深度学习算法对搜索结果进行排序和推荐，可以更好地理解和满足用户的搜索需求，提供更精准的结果。
六、移动搜索技术的发展随着移动互联网的普及，移动搜索技术得到了迅猛的发展。
移动搜索技术不仅要考虑网页的适配性和响应速度，还需要关注用户的移动行为和位置信息。
移动搜索引擎应用了相关算法来提高搜索结果的准确性和相关性，满足用户在移动设备上的搜索需求。
推荐系统综述
．
ｔ ｏ ｐ — Ｎ 推 荐列表 ，帮助 用户搜 寻 ｓ ｔ ａ ｎ 把推荐系统定义为：推荐系统
一
利用群体意见 ，帮助 群体中每名成员识别 户 。 其最感兴趣或最 能满 足其需求的产 品或信 基于 内容的推荐算法 需要 先创建每 个 息。 用户的独立模板 ，这 里面存储着用 户的一 ３ ． 主要推荐算法 些基本信息 ，包括 兴趣、爱好等信 息，这 目前推 荐系统采用 的推荐算法主要包 些数据信息将随着用 户的操作而实 时地 进 括关联规则 、基 于 内容的推荐 、协 同过滤 行数据更新 。 和混合推荐 。 ３ ． ３ 协 同过 滤 推 荐 ３ ． １基 于关联规则的推荐 协 同过滤是筛选 出一组与 目标 用户兴 基 于关联规则 的推荐是 以产 品间关联 趣相近 的邻 居用户，根据邻居 用户的偏好 规 则为 基础 ，把 己购商 品作为规 则头 ，推 推 测 目标 用户 的偏 好 ，向 目标 用 户推 荐 荐对 象作为规则体 ，通过数据挖 掘发现项 其最有可 能感兴趣的项 目（ ￣Ｗ ｅ ｂ 页面 、音 目之间潜在的联系 以实施 连带推荐 “ 。 乐 、视频 、商 品等） ，它是站 在用 户角度 关联规则挖掘 技术可 以发现 不同商 品 进 行信 息推荐 ，并且这些 推荐信息是 自动 在 销售过程 中的相关性 ，在 电子商务推荐 的，根据用户显式 的操作 （ 比如购买信息、 系 统中 已经有 了比较成 熟的应用 。在 电子 网页浏览信息等） 进 行推荐 。协同过滤算 法 商务 系统 中会有保 留用户 交易记录的交 易 与 基于 内容的推荐技术 的算法相 比，具有 数据库，关联规则挖掘将对 交易数据库进 较 多优 点 ： 行分析 ，将会计算购 买商品集ｘ 的记录集 中 １ ） 协 同过滤 算法能够解 决 内容过滤 算 有多少 同时购买了商品集Ｙ ，当这个比例超 法 的产品关键字 获取 不完整或不准确而 产 过一定 阀值时 则认 为商品集ｘ 与商品集Ｙ 存 生的 问题 ，通过共 享同组用户 的信 息为其 在关联规则 ，实际购物 中有相 当部分 的用 推荐 内涵较 高的项 目，比如信 息质 量、个 户在购 买了某 件商品时 同时购 买了另一件 人品味等这些信息不能表述清楚 ； ２ ） 协同过滤算法 能够 挖掘用 户隐藏的 商 品。基 于关联规则的推荐系统依据 计算 分析所得 到的关联规则 ，并基于 用户的实 兴趣 。内容推荐算法推荐 的信 息基本都是 际购买行为向用户实施推荐 ｕ … 。 用户相对 熟悉的 内容 ，但 是协同过滤算法 如果规则 同时满足 预先设定 的最小支 能够发现用 户潜 在的但 自己尚未发现的兴 持度 与置 信度 ，则我们把该 规则作为强关 趣 偏 好 ； ３ ） 协 同过滤 算法 能够利用相似 用户 的 联规则。 集合库 中挖掘 关联规则 的实施步骤如 反馈 内容，提高个性化推 荐的学习能力 。 下所 示 ： 虽然协同过滤算法是 一种 具有代表性 的推 １ ） 生成所 有的频繁集 ，频繁集定义为 荐 算 法 ，但 是 协 同过 滤仍 面 临较 多的 问 所有支持度大 于预 先设定的最小支持度 的 题 ，如精 确 性 、稀 疏 性 、冷 启动 、扩 展 项 目集 合 。 性。 ２ ） 从频繁集 中产生 强关联规则 ，必须 ３ ． ４混 合 推 荐 按 照不同的结合方法 ，混合推荐 的集 同时满 足 预 先设 定 的最 小支 持 度 与置 信 度。 成方式有以下几种： 以上步骤中步骤 １ 是关联规则挖掘的关 １ ） 混合集成 ：它 是将 每个推荐算 法的 键 ，若数 据交易库非常庞大 ，则计算复杂 推荐结 果进 行集 合 ，把这些集合 推荐给用 户。 度随之升高。 ２ ） 加权集成 ：它是将每个推 荐算法 的 ３ ． ２基于 内容的推荐 基于 内容 的推荐算法是通 过提取用户 推 荐结果按照权值进行重新 排序 ，把排序 历史交易记录和用 户对 产品评价的特征 ， 结 果推荐给用户 。 对其分析并获取 用户感兴趣产 品的特征作 ３ ） 转换 集成：它是根据 不同推荐环 境 为用户 的购物偏 好，同时对产 品进 行特 征 选择相应 的推荐算法 。 提取与表示 ，通过用户特征偏好与产 品特 ４ ） 瀑 布型集成 ：它 是将 两个推荐 算法 征的匹配程度 ，以实施推荐 … 。 进行整合优化 ，实现一种推荐算法对 另一 基于 内容的推荐算法基本步骤为： 种推荐算法的推荐结果优化。 １ ） 分析用户过 去的浏览或评价记录 ， ５ ） 特 征组合集成 ：它与瀑布 型集 成相 寻求 一种 文档表示方法对其进 行表 示，从 似 ，也是采用某种 推荐算法对混 合推荐结 而生成用户兴趣档案。 果 进 行 过滤 。 ２ ） 对用户 未接 触过的文档特征 进行提 ６ ） 特征增值集成 ：它是将一 种推 荐算 取与表示。 法 的推荐 结果作为另外一个推荐 算法 的输 ３ ） 将用户 兴趣档案与新文档特 征进行 入 。 匹配，将匹配度最高 的文档推荐给 当前用 混合 推 荐 在 实 际 应用 中面 临 很 多 困
快速搜索引擎的常用技术
快速搜索引擎的常用技术近年来，随着互联网应用的不断深化，网上信息越来越多，如何快速、精准地搜索所需信息成为一个重要的问题。
快速搜索引擎应运而生，它们不仅可以在庞大的数据中找到用户所需的信息，而且还能够快速地返回结果，这些都依靠了一些常用的技术。
下面就让我们来探究一下这些技术。
一、爬虫技术爬虫技术是搜索引擎中最基础的技术之一。
所谓爬虫技术，就是通过程序自动抓取网络上的信息，并将其收集到搜索引擎的数据库中。
爬虫程序可以按照一定的规则自动化地递归访问互联网上的网页，通过提取网页中的内容，并分析内容中的结构和链接等，抓取目标信息。
在大型搜索引擎中，爬虫程序必须要能够快速、精准地抓取海量的信息，才能保证搜索引擎的效率和准确性。
二、索引技术当爬虫程序将互联网上的信息抓取到搜索引擎的数据库中后，搜索引擎就需要对这些信息进行索引。
所谓索引即是在搜索引擎中建立一个包含网页内容、结构、词汇等信息的数据库，以便在用户发出搜索请求时能够快速地返回结果。
在建立索引时，搜索引擎会对收集到的网页内容进行分词，并针对不同的词汇建立不同的索引，建立索引并不仅局限于词语，还会考虑到多种其他因素，如同义词、拼音转换等。
通过建立索引，可以将海量的信息快速而有序地组织起来，使得用户在搜索时可以快速找到自己需要的内容。
三、排序技术搜索引擎在返回查询结果时是按照一定的算法进行排序的，将最符合搜索条件的结果排在前面。
在排府算法中，搜索引擎主要考虑如下几个因素：词汇的权重、搜索历史、用户偏好、点击率、网络机器人等因素。
在计算结果分数时，搜索引擎会根据这些因素对每个查询结果进行打分和排序，使用户能够更加方便快速地找到自己需要的信息。
不过，要想在这个领域获得优势，除了算法的研究外，更离不开数据的积累和分析，因此，在排序技术的应用上，搜索引擎公司之间的竞争是非常激烈的。
四、语义分析技术相对于传统搜索引擎，语义分析技术是一种比较新的技术。
它主要是对查询意图进行分析，从而更加精确地理解用户的意图，并能够将查询结果更好地与用户需求匹配。
网络背景下查询推荐技术综述
２ １ ．． ０ ０ ２ ８２
国囝豳圜
华立 — 络 景 查 推 技 综 文— 网 背 下 询 荐术 述
统。
第４ 期
到他 真 正感兴 趣 的 内容 的好 方法是 首 先找 到与此 用 户有 相 似 兴趣 的其 他 用 户 ， 后将 他 们感 兴趣 的 内 然 容 推荐 给此用 户 。协作 过滤 技术 是 目前 比较热 门的
学 的 Ｊｈ ｉｄ 教 授领 导 的 Ｇ ｏ ｐ ｅ ｓ研究 小 组在 ｏ ｎＲ ｅ ｌ ｒｕ Ｌ ｎ
字查找信息 ， 而当用户其实并不明确 自己的需求 ， 或
者 需 求很 难 用 简单 的关键 字表 述 ， 或者 需 求 带 有很 强 的个 人 喜 好 特征 ， 这个 时 候 依 赖关 键 字 查 询 技 术
Ｒｃ 提出的 Ｇｕｄ 系绕 。 ｉ ｈ ｒｎｙ ｌ第一个真正意义上的推
荐 系 统 目前公认 是 Ｔｐｓｙ 由 Ｘ ｒｘＰｌ Ａｔ研究 ｙ。尽管如此 ， 让人们 在海量 的数据 中想要找到他们需要的信息却变得越 来越难 ， 分析其原因不难发现 ， 当用户对 自己需求 比
较 明 确 的 时候 ， 搜 索 引擎 可 以很 方便 地 通 过 关键 用
中心研发 ， 该系统提供了协作过滤推荐服务 ， 但该系 统还不能 自动分析用户的兴趣爱好 ，需要用户与系
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搜 索 引 擎 查 询 推 荐 技 术 综 述
李 亚 楠 ， 斌 李 锦 涛 。王 ，
（ ． 中国 科 学 院 计 算 技 术 研 究 所 ， 京 １ ０ ９ ； １ 北 ０ １ ０ ２ ．中 国科 学 院 研 究 生 院 ， 京 １ ０ ９ ） 北 ０ １ ０
摘 要 ： 询 推 荐 技 术 ， 用 于找 出与初 始 查 询或 关键 词 相 关 的其 他 查询 或 关键 词 ， 广 泛 用 于搜 索 引擎 和 广 告检 查 其 被 索 系统 中 。作 为 当今 搜 索 引擎 的 必 备 技 术 之 一 ， 询 推 荐 技 术 研 究 正 受 到
帮助 。
关 键 词 ： 算机 应 用 ； 计 中文 信 息 处理 ； 述 ； 综 查询 推 荐 ； 息 检 索 信
中图 分 类 号 ：ＴＰ３ １ ９ 文 献 标 识 码 ：Ａ
Ａ ｕ ｖ ｙｏ ｅ ｙ Ｓ ｇ ｅ ｔ ｎ ｉ ｅ ｒ ｈ Ｅｎ ｉ ｅ Ｓ ｒ ｅ ｆＱｕ ｒ ｕ ｇ ｓｉ Ｓ ａ ｃ ｇｎ ｏ ｎ
ｉ ｅ ｒ ｈ ｅ ｇｉ ｓａ ｐｏ ｏ ｅ ｅ ｒ ｈ ｓ ｔ ｍ ｓ Ａ ｓｏ ｆｔ ｅ ｎ ｃ ｓ ａ ｙ ｔ ｃ ｑｕ ｓｉ ｅ ｃ ｎ ｎｅ ｎ ｓ ａ ｃ ｎ ｎｅ ｎｄｓ ｎｓ ｒ ｄ ｓ ａ ｃ ｙｓ ｅ ． ｎｅ ｏ ｈ ｅ ｅ ｓ ｒ ｅ ｈｎｉ ｅ ｎ ｓ ａｒ ｈ ｅ ｇｉ ｓ，ｑ ｒ ｕ ｅ — ｕｅ ｙ ｓ ｇｇ ｓ ｔｏｎ ｄｒ ｗ ｓｍ ｏｒ ｎｄ ｍ ｏｒ ｔｅ ｉｎｓ ｉ ＮＬＰ ｎ Ｒ ｏ ｍ ｕｎ ｔ ． Ｉ ｅ ｅ ａｒ ｉ ａ ｅａ ｅ ａ ｔ ｎｔｏ ｎ ａｄＩ ｃｍ ｉｙ ｎ ｒ ｃ ｎｔｙｅ ｓ，ｍ ａ ｔ ｄｉｓ ｈａ ｅ ｂ ｅ ｏｎ Ｏ ｎｙ ｓ ｕ ｅ ｖ ｅ ｎ ｄ ｅ ｔ ｖ ｌｄａ ｅ ｔ ｅ ｕｓ ｆ ｌ ｅ ｓｏｆｑｕ ｒ ｕｇ ｓ ｉｎ ａ Ｏ ｉ ｐｒ ｅ ｉｓ ｅ ｆ ｃ ． Ｔ ｈｉ ｐｅ ｉ ｒ ｄｕ ｅ ｔ ｅ ｓａｔ ｆ ｔ ｒ ｎ ａ ｉ ｔ ｈ ｅ ｕ ｎ ｓ ｅ ｙ ｓ ｇｅ ｔｏ ｎｄ ｔ ｍ ｏｖ ｔ ｆｅ ｔ ｓ ｐａ ｒ ｎｔｏ ｃ ｓ ｈ ｔ ｅ ｏ ｈｅ ａ ｔｉ ｑ ｒ ｕ ｅ ｔｏｎ， ｉ ｌ ｄｉ ｔ ｓ ｏ ｙ，ａ ｒ ａ ｈｅ ｎｄ ｅ ａ ｕ ｔｏｎ ｍ ｅ ｈｏ ． Ｔｈｅｐａ ｅ ｎａｙｚ ｓ ｔ ｅ ｃ ａ ｌｎｇ ｓ，ｄｉ— ｕｅ ｙ ｓ ｇｇ ｓ ｉ ｎｃｕ ｎｇ ｉｓｈｉｔ ｒ ｐｐ ｏ ｃ ｓａ ｖ ｌ ａ ｉ ｔ ｄｓ ｐ ｒａ ｌ ｅ ｈ ｈ ｌｅ ｅ ｓ ｃ ｓ ｈｅ ｐ ｓｂ ｅ ｓ ｕｔｏｎ ｎｄ ｓ ｇｅ ｔ ｕｔ ｅ ｗｏｒ ． ｕｓ ｅｓｔ ｏｓ ｉ ｌ ｏｌ ｉ ｓ ａ ｕｇ ｓｓ ｆ ｕｒ ｋｓ Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｓ：ｃ ｍ ｐ ｅ ｐｐｌ ａ ｉ ｄ ｏ ｕｔ ｒａ ｉ ｔｏｎ； Ｃｈ ｎ ｓ ｎｆ ｍ ａ ｉｎ ｐｒ ｃ ｓ ｉｇ；ｓ ｖｅ ｃ ｉ ｅ ｅ ｉ ｏｒ ｔｏ ｏ ｅ ｓｎ ｕｒ ｙ；ｑｕｅ ｙ ｓ ｇｅ ｔｏ ｒ ｕｇ ｓｉ ｎ；ｉ ｆ ｍ ａ ｉ ｅ ｒｅ ｌ ｎ ｏｒ ｔｏｎ ｒ ｔｉｖａ
２ ．Ｇｒ ｄ ａｅＵｎｖ ｒｉｙｏ ｉｅｅＡｃ ｄ ｍｙｏ ｃｅ ｃ ，Ｂ ｉｎ ０ １ ０， ｉａ ａ ｕ ｔ ｉｅ ｓｔ ｆ ｎ ｓ ａ ｅ ｆＳ ｉｎ ｅ ｅｊ ｇ １ ０ ９ Ｃｈｎ ） Ｃｈ ｉ
Ａｂ ｔａ ｔ ｓ ｒ ｃ ：Ｑｕ ｒ ｕ ｇ ｓ ｉｎ，ｉ ｅ ｅ ｅ ａ ｉ ｇ ｒ ｌｔ ｄ ｑ ｅ ｉｓ ｏ ｅ ｗｏ ｄ ｏ ｎ ｉ ｉｉｌ ｎ ，ｈ ｓ ｂ ｅ ｄ ｌ ｔｌ ｅ ｅｙ ｓ ｇ ｅ ｔ ｏ ． ．ｇ ｎ ｒ ｔ ｅａ ｅ ｕ ｒｅ ｒ ｋ ｙ ｒ ｓ ｆ ｒａ ｔ ｅ ａ ｅ ｎ ｗｉ ｅｙ ｕ ｉ ｚ ｄ ｎ ｎ ａｏ ｉ
外， 很多 时候 ， 用户 之所 以要搜 索就 是 因为对要 检索
ｌ 引 言
随着 互联 网的普 及 ， 索 引 擎 已经 成 为人 们 获 搜
取 信 息 的 主要 手 段 之 一 。 目前 搜 索 引 擎 采 用 的 主要
证 查 询 推 荐 可 用性 及 改 进 其 算 法 的研 究 工 作 。 为 此 ， 文对 查 询 推 荐 的发 展 过 程 、 术 方 法 、 价 体 系等 方 面进 行 该 技 评 了 归 纳和 总结 ， 分析 了 查询 推 荐 面 Ｉ 】 盏的挑 战并 讨 论 了现 有 解 决 方 法 及 未 来 研 究 思 路 ， 望 能 对 相 关 研 究 人 员有 所 希
第２卷 ４
第 ６ 期
中文 信息 学报
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＣＨ Ｉ ＮＥＳ ＮＦＯＲＭ Ａ ＴＩ ＥＩ ＯＮ ＰＲＯＣＥＳ Ｉ Ｓ ＮＧ
Ｖｏ．２ １ ４，Ｎ Ｏ ６ ．
ＮＯＶ ，２ ０ ． ０１
２１ ０ ０年 １ １月
文 章 编 号 ：１ ０ — ０ ７ ２ １ ） ６ ０ ７ — ０ ０ ３０ ７ （ ０ ０ ０ — ０ ５ １
ＬＩＹａ ａ ， ＡＮＧ ｎ 。 ｉ ｔｏ ｎｎ Ｗ Ｂｉ ＬＩＪ ｎ ａ
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