搜索引擎的设计与实现
基于人工智能的智能问答搜索引擎设计与实现
基于人工智能的智能问答搜索引擎设计与实现智能问答搜索引擎是一种基于人工智能技术的应用程序，旨在通过自动回答用户提出的问题，为用户提供准确、高效的信息查询和解答服务。
本文将详细介绍基于人工智能的智能问答搜索引擎的设计与实现。
一、智能问答搜索引擎的设计1. 数据收集与处理：智能问答搜索引擎的核心在于准确的问题解答和信息查询。
为了实现这一目标，首先需要收集和整理大量的问题和答案数据。
可以利用网络爬虫技术从互联网上收集相关问题的数据，并对这些数据进行去重、分类和标注，建立问题与答案的对应关系。
2. 自然语言处理：智能问答搜索引擎需要具备对用户问题的理解和答案的生成能力。
这就需要利用自然语言处理技术对用户提问进行分析，提取问题的关键信息。
可以采用词法分析、句法分析、语义分析等技术来处理用户问题，将问题转换为计算机能够理解和处理的形式。
3. 知识库构建：为了回答用户提出的问题，智能问答搜索引擎需要建立一个知识库，存储大量的问题和答案。
可以结合领域专家的知识，将知识库分为不同的主题或领域，以便更精确地回答用户的问题。
知识库的构建可以采用手工编写、半自动标注、数据挖掘等方式。
4. 排序与答案生成：在用户提问后，智能问答搜索引擎需要根据用户问题的关键信息，在知识库中检索出相关的问题和答案。
可以使用信息检索技术，例如倒排索引和向量空间模型，对用户问题和知识库中的问题进行匹配，根据匹配度为问题和答案进行排序。
然后，通过生成算法，从知识库中选取最相关的答案，返回给用户。
5. 用户界面设计：智能问答搜索引擎的用户界面应该简洁明了，方便用户输入问题和查看答案。
可以采用搜索框和分类标签的形式，用户可以通过输入问题或选择相应的标签来进行查询。
另外，还可以提供问题补全功能，根据用户输入的部分问题，自动推荐可能的问题选项，提高查询的准确性和效率。
二、智能问答搜索引擎的实现1. 自然语言处理技术的应用：实现一个智能问答搜索引擎需要使用自然语言处理技术对用户问题进行分析和处理。
一个网络搜索引擎的设计与实现
主 页 出发 ， 就 可 以抓 取 到 网络 上 所 有 的 网页 ， 被 抓 取
的 网页 被称 之 为 网页快 照 。
处 理 网页 ： 搜 索 引擎抓 到 网页后 ， 需 要对 网页进 行
大 量 的处 理 工 作 ，然后 把 处理 好 的 网页 送 往 数 据 库
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一
个 网络搜 索 引擎 的设计 与实现
白晋伟
（ 苏 州大 学图 书馆 数 字化 部 苏 州 江苏 ２ １ ５ ０ ０ ６ ）
【 摘 要】 ： 网络搜索引擎是指 自动地从 网络搜集信 息， 经过处理后提供给用户查询的系统。 设计 了
没有 冲浪 板 ， 面对 滔 天 海水 ， 只 能 望 洋兴 叹 ， 没 有 搜索
检索器 ： 根 据 用 户 输 入 的查 询 请 求 ， 在 索 引数 据
进 行 相 关 度评 价 ， 对 将 要输 出 的 引擎 面对 浩 如烟 海 的 网上 信 息我 们将 无 从 下手 ， 找不 库 中快 速 检 索 文 档 ， 并 按用 户 的查 询 需求 合 理返 回 让用 户满 意 到我们希望得到的信息。 网络搜索引擎是对 网络上网 结 果排 序 ，
网络 爬 虫 ： 又被 称 为 网络 蜘 蛛 ， 网络机 器 人 ， 是 一 中 ， 以便 检索 器在 数 据 库 中进 行检 索 。其 中包括 提 取
种 按 照一 定 的规 则 ， 自动 的抓 取 万维 网信 息 的程 序或 关 键 词 ， 建 立 索 引文 件 数 据 库 、 对 重 复 网页 网页 的 处 者脚本 。从 一个 或若 干初 始 网页 的 Ｕ Ｒ Ｌ开 始 ， 获得初 理 、 中文 分 词 的 处 理 、 判 断 网页 类 型 、 解 析 得 出超 链 计算 网页 的页面 排名 等 。 始 网页 上 的 Ｕ Ｒ Ｌ ， 在 抓 取 网 页 的过 程 中 ， 不 断 从 当前 接 、
语义搜索引擎的设计与实现
语义搜索引擎的设计与实现随着互联网的快速发展，用户对于搜索引擎的需求也越来越高。
传统的搜索引擎系统主要基于关键字匹配的方式，但随着信息的爆炸式增长，关键字搜索已经不能满足用户的需求。
为了更好地满足用户的需求，语义搜索引擎应运而生。
语义搜索引擎能够理解用户的自然语言查询，并从海量数据中精确地提取相关信息。
它不仅仅根据关键词进行搜索，更加注重理解用户意图，从而提供更加准确的搜索结果。
下面，我们将详细探讨语义搜索引擎的设计与实现。
设计阶段：1. 语义理解模块设计语义理解是语义搜索引擎的关键环节之一。
在设计语义理解模块时，首先需要构建一个语义知识库，该知识库包含常见的实体、属性和关系。
然后，使用自然语言处理技术对用户的查询进行分词、词性标注、句法分析等处理，以获得句子的结构和语义信息。
最后，利用语义知识库和句子语义信息匹配，实现对用户查询的语义理解。
2. 语义索引构建语义索引是语义搜索引擎实现高效搜索的关键之一。
在构建语义索引时，需要对语义知识库中的实体和属性进行索引。
一般情况下，采用倒排索引的方式，对每个实体和属性进行索引，以便快速定位相关信息。
此外，还可以利用向量空间模型等技术，对实体和属性之间的关系进行建模，以支持更精确的语义搜索。
3. 查询匹配与排序在语义搜索引擎中，查询匹配是指将用户的查询与语义索引中的信息进行匹配，并找到与查询最相关的实体或属性。
为了实现高效的查询匹配，可以使用索引技术，如倒排索引、前缀树等。
另外，还可以利用词向量模型、句子嵌入等技术，对查询和索引中的信息进行向量表示，以便进行相似度计算。
查询匹配完成后，还需要对匹配结果进行排序，以提供最相关的搜索结果。
实现阶段：1. 数据采集与处理语义搜索引擎需要从互联网上采集大量的数据，并对数据进行清洗、去重和标注等处理。
在数据采集过程中，需要注意选择横向和纵向具有代表性的网页，以保证搜索结果的准确性和全面性。
此外，还可以利用爬虫技术自动化地获取数据，并使用自然语言处理技术对数据进行处理。
语义网搜索引擎设计与实现
语义网搜索引擎设计与实现语义网搜索引擎是一种基于Web语义这种机器可读的语言进行搜索的搜索引擎。
与传统的搜索引擎不同，语义网搜索引擎更加侧重于语义的理解和表达，可以实现更加精准、智能的搜索结果。
本文将从设计和实现两个方面来探讨语义网搜索引擎的相关问题。
一、设计语义网搜索引擎1. 语义理解的重要性语义网搜索引擎的设计首先需要考虑如何对语义进行理解。
语义理解是指通过自然语言的表达和上下文信息来解析语义的过程。
语义理解是非常重要的，因为语义网的本质在于构建机器可读的语言，其目的就是帮助机器能够自动理解这种语言。
2. 元数据的应用语义网搜索中的元数据是指与Web内容相关的信息，包括作者、摘要、关键词、主题等等。
元数据可以在语义网中为内容增加附加信息，从而提供更加深入、详细的搜索结果，帮助用户更好地找到自己想要的信息。
因此，在语义网搜索引擎设计过程中，需要对元数据的应用进行深入探讨，以提高搜索结果的准确性和可用性。
3. 计算机语言的使用语义网采用的是一种基于计算机语言的形式化语言，该语言可以轻松地为数据附加元数据，表达数据之间的关系，从而实现数据的自动分析和推理。
因此，语义网搜索引擎设计需要涉及计算机语言的使用，帮助机器能够更好地理解和理解语言，提高搜索结果的准确性和可用性。
二、实现语义网搜索引擎1. 知识表示和推理知识表述是语义网搜索引擎的核心，它建立在基于Web的知识库上。
知识库是指包含了一些基本概念、实体、属性和关系的数据库，这些概念可以用来描述语义网中的各种内容。
推理是指通过推理算法对知识库中的数据进行分析，推出更加深入、具体的信息，从而实现更加智能、准确的搜索结果。
2. Web服务技术的应用Web服务是一种为Web应用程序和机器之间提供通信机制的技术。
Web服务可以使不同的应用程序之间可以互操作，实现信息的共享和交换。
在语义网搜索引擎实现过程中，Web服务技术可以帮助搜索引擎更好地处理搜索请求，组织和查询知识库中的数据，从而提高搜索结果的准确性和可用性。
Intranet搜索引擎设计与实现
ＨＵＡＮ Ｇ ｎ ＤＯＮＧ ａ ｍ ｉ ｇ ＺＨＡＮＧ ｉ ｎ Ｋｕ Ｘｉ ｏ ｎ Ｊａ
人的信息查询 。 要实现全文 检索 ， 然首先 要建 立全 文索 引＿。全文 显 １ ］
点。
本 文 主 要 从 速 度 方 面 人 手 ， 究 在 Ｌ 平 台上 的 Ｉ一 研 ｉ
ｔ ｎｔ ｒ ｅ 搜索引擎的实现和应用 。 ａ
２ 全文检索算法分析
２ １ 基 于 简 单 匹配 的 检 索 ．
Ｃｌｓ ｃ， ｒ ＴＰ３ ３ ａ ｓ Ｎｕ Ｐ ￣ ｌ ９
１ 引 言
搜索 引擎 实际上就是 一种 全文 检索 系统 ， 它是 管理 文 档的软件 系统 。包 括文档 维护 子系 统和 检索子 系统 ， 有别 于我们常见 的数据 库系统 ， 能够 为人们 提供 更全 面和 深 它
ｇｎｅｐ ｏ ｏ ｙ ｅＩＩ Ｅ（ ｎｕ ｎｔａ ｅ ｅ ｒｈ Ｅｎ ｎ ） ｗｈｃ ｓ ｄ ｏ ｎ ｘ ＬＩ Ｅ ｓ ｎｄ ｘｎ ｅｈ ｄ ｂ ｓ ｄ ｐ ｒ ｓ ｄ ｌ ｔ ｔｃ ｎ ｐ ｏ ｉｅ ｉ ｒ ｔ ｔ ｐ － Ｓ Ｌｉ ｘ Ｉ ｒ ｎ ｔＳ ａ ｃ ｇｉｅ ， ｉｈ ｂａｅ ｎ Ｌｉ ｕ ． Ｓ ｕ ｅ ｉ ｅ ｉｇ ｍ ｔ ｏ ａ ｅ ｈ ａ ｅ ｉ ，ｉ ａ ｒ ｖｄ ｓ ｍ ｏ ｅｃ ｒｅ ｔｉｆ ｒ ａｉｎ ｆ ｒｔ ｅ ｕ ｅ ｓａ ｄ ｍｅ ｔ ｈ ｅ ｕｒ ｍｅ ｓｉ ｎ ｉｄ ｆｅ ｔｒ ｒｓ ｓ ｒ． ｒ ｏ ｒ ｃ ｎ ｏｍ ｔ ｏ ｈ ｓ ｒ ｎ ｅｓｔ ｅｒ ｑ ｉｅ ｎｔ ｎ ｍａ ｙ ｋｎ ｓｏ ｎ ｅｐ ｉｅｕ ｅｓ ｏ Ｋ ｏｒ ｓ Ｉ ｔａ ｔ ｅ ｒ ｈ ｅ ｇｎｅ ｕ ｌｔｘ ｅ ｒｅ ａ ，ｉｖ ｒｅ ｉ ｓ ｅｙＷ ｄ ｎ ｒｎｅ ，ｓａ ｃ ｎ ｉ ，ｆｌ ｅ ｔｒｔｉｖ ｌ ｎ ｅ ｔｄ ｆｅ ｌ
Web服务搜索引擎的设计与实现
ＷＳ Ｅ Ｗｅ ｅｖ ｅ ｅｒｈＥ ｇ ｅ ， 以 Ｇ ｏｌ Ｓ （ ｂＳｒｉ ｓＳａｃ ｎｉ ） 它 ｃ ｎ ｏｇ ｅ的搜 索结 以提 高 Ｗｅ ｂ服务搜索 的效率 。并将
搜 索 到 的 Ｗｅ 务 进 行 集 中管 理 ， 后 采 用 开 源 的 Ｌ ｃｎ 对 ｂ服 最 ｕ ｅｅ
搜 索到的 Ｗｅ ｂ服务建立索 引 ， 提高 Ｗｅ ｂ服务的检索效率。
１ 背 景 知 识
公开 、 可访 问 的 ＷＳ Ｌ文档 都是 放在 Ｗｅ Ｄ ｂ服务器 上的 ，
制， 它还具有 自包 含 、 自描述 、 块化和松耦合等特点 。 模 在 Ｗｅ ｂ服务 中， Ｄ Ｉ 注册 中心 为服务 的发 布和发 现提 Ｕ Ｄ 供了一个公共平台 。目前 ， 越来 越多的企业采 用 Ｗｅ ｂ服务进行 企业业务集成 ， 建立起相应的 Ｕ Ｄ 注 册 中心 ， 并 Ｄ Ｉ 但是 这些 Ｕ — Ｄ Ｄ 注册 中心却是私有 的， Ｉ 只在企业范 围 内使用 ， 并不对 外发布 ，
Ｇ ｏｌ Ｗｅ ｏｇ ｅ的 ｂ服务搜索方法 ， 设计与实现 了 Ｗｅ ｂ服务搜索引擎
０ 引 言
Ｗｅ ｂ服务 …是 由 Ｕ Ｉ Ｒ 标识 的软件系统 ， 其接 口和绑定可 以 通过 Ｘ ＭＬ进行定义 、 描述和发现 。Ｗｅ ｂ服务支持通过基于互联 网的协议 ， 使用 基 于 Ｘ ＭＬ的消息 与 Ｗｅ ｂ服务 或者其 他 软件 系 统进行直接交互 。它 的出现改变 了传统 的计算模 式 ， 形成 了一
ｓａ ｅ ｄｏ ｅ ｎｅ ｔ ｓ ｅ ｓ ａａｅ ｈｍ．ｎｔｉ ｐｐｒｗ ｅｉ ｅ ｄｉ ｌ ｎ ｄａ Ｓ Ｗｅ ｅ ｉ ｓ ｅｒｈＥ ｇ ｅ ｎｏ ｅ ｃｔ ｒ ｎｔ ｔ ｌａ ｍ ｎｇ ｅ Ｉ ｓ ａｅ， ｅｄｓ ｎｄａ ｅ ｔ Ｅ（ ｂＳｒ ｃ ａｃ ｎ ｉ ）ｉ ｄｒ ｔｅ ｈ ｉ ｍｅ ａ ｗ ｌ ｔ ｈ ｇ ｎ ｍｐ ｍｅ ｅ ＷＳ ｖ ｅＳ ｎ ｒ
基于Lucene的全文搜索引擎的设计与实现
图 １ Ｌ ｃｎ ｕ ｅ ｅ系 统 的 结 构 组 织 图
２ Ｌｕｅ ｅ的 系统 结 构 分析 ｃｎ
２ ２ ｏｇ ａａｈ ． ｃｎ ．ｉ ｅ 索 引 包 是 整 个 系 统 核 心 ， ． ｒ ．ｐ ｃ ｅ ［ ｅ ｅ ｎ ｘ ｕ ｄ 主 要提 供 库 的读 写 接 口 ， 过 该 包 可 以创 建 库 ． 加 删 除 记 录 及 通 添 读 取 记 录等 。 全文 检索 的根 本 就 为 每 个 切 出来 的词 建 立 索 引 ， 查 询 时 只需 要遍 历 索 引 ， 不 需 要 遍 历 整 个 正 文 ， 而 极 大 地 而 从 提 高 了检 索 效率 ， 引 创 建 的 质 量 直 接 关 系 整 个 系统 的 质 量 。 索 Ｌ ｃｎ 的索 引 树 是 非 常 优 质 高 效 的 ， 这 个 包 中 ， 要 有 Ｉ ． ｕｅ ｅ 在 主 ｎ
查 询结 果 。 图 １是 Ｌ ｃｎ ｕｅ ｅ系 统 的结 构 组 织 图 。 ２． 分析 器 Ａｎ ｌｚｒ 分 析 器 主 要 用 于 切 词 ， 段 文 档 输 入 １ ａｙ ｅ 一
以后 ， 过 Ａ ａ ｚｒ 输 出 时 只剩 下 有 用 的 部 分 ， 他部 分 被 剔 经 ｎ ｌ ｅ， ｙ 其 除 。 分析 器提 供 了抽 象 的接 口 ， 因此 语 言 分 析（ ｎ ｌ ） Ａ ａ ￣ｒ 是可 以 ｙ 定 制 的 。因 为 Ｌ ｃｎ 缺 省 提 供 了 ２个 比较 通 用 的 分 析 器 Ｓ ｕｅ ｅ ｉ ｍ． ｐ Ａ ａ ｓ 和 Ｓａ ｄｒ Ａ ａ ｓｒ 这 ２个 分 析 器 缺 省 都 不 支持 中 ｌ ｅ ｌｅ ｎ ｙ ｒ ｔｎ ａｄ ｎ ｌ ｅ， ｙ 文 ， 以 要加 入 对 中 文 语 言 的 切 分 规 则 ， 要 修 改 这 ２个 分 析 所 需
12-校园网web搜索引擎的设计与实现2011-8-21
校园网Web搜索引擎的设计与实现引言随着校园网建设的迅速发展，校园网内的信息内容正在以惊人的速度增加着。
如何更全面、更准确地获取最新、最有效的信息已经成为我们把握机遇、迎接挑战和获取成功的重要条件。
目前虽然已经有了像Google、百度这样优秀的通用搜索引擎，但是它们并不能适用于所有的情况和需要。
对学术搜索、校园网的搜索来说，一个公平的排序结果是非常重要的。
另外，由于互联网上信息量之巨，远远超出哪怕是最大的一个搜索引擎可以完全收集的能力范围。
因此，本着整合校园网资源的目的，为方便广大师生对校园网信息的获取和使用，设计并实现了一个灵活、可配置、具有良好可扩展性的校园网搜索引擎。
1. 搜索引擎的发展在国内很多基于主题领域的小型搜索引擎得到很好的发展。
例如一些音乐搜索引擎以及医药方面的搜索都有很好的应用；在越来越多的学校、企业、比较大型的网站如BBS都开始建立了自己的搜索引擎。
在国外，比较著名的有美国教育资源信息搜索的AskERIC，实现医药文献搜索的Highwire等。
Google公司在2007年决定向小型网站提供专门的搜索服务。
这些都表明，小型专用的搜索引擎将在人们获取Web信息中发挥更重要的作用[1]。
在小型搜索引擎快速发展的同时，越来越多的人致力于研究和发展这些小型搜索引擎开发技术，Lucene和Nutch是其中的代表成果。
Lucene是一个高性能、纯Java的全文检索引擎，完全免费、开源。
Lucene几乎适合于任何需要全文检索的应用，尤其是跨平台的应用。
Lucene为Nutch提供了文本索引和查询服务的API，而Nutch在Lucene的基础上实现了网页收集与搜索[2]。
小型搜索引擎与通用搜索引擎相比有很多优点，由于它本身的信息量小，它不可能取代通用搜索引擎。
但是，它是对通用搜索的很好的补充。
随着Web上信息的进一步扩大，小型搜索引擎也将会进一步发展，其中已经引起人们关注的垂直搜索引擎在未来的搜索将发挥更大的作用。
面向语义的Web搜索引擎的设计与实现
面向语义的Web搜索引擎的设计与实现随着互联网的发展，我们使用搜索引擎的频率越来越高。
现有的搜索引擎大多基于文本匹配，即搜索关键词与网页文本的匹配度。
但这种方式往往不能很好地满足用户需求，因为搜索词可能有多种含义，同一个词在不同领域可能有不同的解释。
为了解决这个问题，语义技术被引入到搜索引擎中。
语义搜索引擎可以更好地理解用户查询的意图，将查询需要的信息组织起来，并以更符合用户意图的方式呈现给用户。
下面将讨论如何设计和实现一个面向语义的Web搜索引擎。
1. 知识图谱与语义标记知识图谱是指用来表示概念之间关系的语义图谱。
它可以帮助我们更好地理解用户查询的含义，实现搜索结果的个性化推荐和排序。
语义标记可以将文本内容中的词汇与知识图谱中的概念进行匹配。
这样一来，搜索引擎就可以将文本内容与知识图谱进行匹配，从而更好地理解用户查询的含义。
例如，用户查询“罗伯特·德尼罗”，搜索引擎可以通过语义标记将该查询与知识图谱中的“电影演员”等相关概念进行匹配，从而得出更符合用户需求的搜索结果。
2. 多模态搜索随着互联网的发展，图片、视频等多媒体形式的信息也越来越丰富。
面向语义的Web搜索引擎应该支持跨模态的搜索。
例如，用户输入一个图片文件，在搜索引擎的搜索结果中显示与图片相关的信息。
多模态搜索涉及到的技术包括图像识别、声音识别等。
通过应用这些技术，搜索引擎可以更好地理解用户需求，提供更有针对性的搜索结果。
3. 结果排序针对用户查询，搜索引擎可以通过多种算法进行排序，以提供更符合用户需求的搜索结果。
例如，搜索结果可以按照与用户查询的相似度排序，或者按照搜索内容的权重进行排序等。
排序算法的选择应该考虑用户需求和实际效果，例如，用户喜欢看的细节，如果排序规则不符合此要求，就可能使用户对搜索引擎的满意度降低。
4. 思考过程的开放性任何一种搜索方法都是基于某种模型的，假设您的模型完美无瑕，那么查询结果的效果将非常有保障。
基于Lucene的搜索引擎设计与实现
整体上采用基于 Ｓｒ ｓ．框架 的模 型． ｔｔ ２ ｕ１ 视图－ 控制器设计模 式 ， 据采集模块利 用基于正则表达式的有限状态 自动机抓取数据 ，索 引模块应 数
用倒排索引方法 ，系统的分词算法使用基于字典的正向最大匹配中文分词法 。实验结果表明 ， 方案具有较高 的资源检索率 ，同时能够保 该
第 ３ 卷 第 ｌ 期 ７ ６
Ｖｏ ．７ １ ３
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计
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程
２ １ 年 ８月 ０１
Ａｕ ｕ ｔ ２ １ ｇ ｓ ０ １
Ｎｏ １ ．６
Ｃｏ ｕ ｅ Ｅｎ ｉ ｅ ｒｎ ｍｐ ｔｒ ｇ ｎ ｅ ｉ ｇ
软件技术与数据库 ・
文 编 ｔ ０ — ４ （ １ｌ ０ ９ ０ 章 号 ０ ３ ８ｏ ）— ０ ＿ ３ 文 标 码 Ａ ｌ ｏ ２２ １６ ３ ＿ 献 识 ・
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“百度搜索引擎”下的“百度知道”系统的设计和实现_毕业论文
“百度搜索引擎”下的“百度知道”系统的设计和实现摘要本论文主要阐述“百度搜索引擎”下的“百度知道”系统的设计思想和实现的关键技术。
论文针对互联网使用人员共享知识解决提问的需求，采用面向对象设计的方法和JSP，Struts等技术，分析、设计并实现了百度知道系统。
该系统具有用户登录、注册，发布、回答、查询以及处理问题等功能，测试表明该系统达到了预期的要求。
论文包括以下几个部分：第一部分系统分析，通过对用户需求的分析,说明了************* ******** ******** ***********。
第二部分概要设计，设计了********，************* ******** ******** ***********。
第三部分详细设计，设计了************* ******** ******** ***********。
第四部分系统实现，通过******完成了******系统的***模块。
达到************。
关键字：JSP Struts搜索引擎（注：本文仅供参考，本文中出现的内容，不允许复制）AbstractThe thesis is design of System that about Baidu Know System of Baidu Search-engine. On the other hand, it expounds the part of design of model and key technology of implementation. With the requirement of the person who uses Internet to share knowledge and to resolve problems，it adopts OOP(Object Oriented Programming) and JSP, Struts technology to analyze, design and implements this system. The system includes the functions that register and question, answer, select and handle the question of user. The test of whole system shows that it has come up the expectation.The thesis mainly includes the following parts: 1. Source of the Problem. 2. Requirement and Analysis. 3. System Design. 4. Detailed Design. 5. System Implementation.The system is WEB development application and is based on B/S model. So that I chose the popular WEB development technology which is based on MVC development model, that is JavaBean、JSP、Servlet and I also used Struts Framework for this application. The development tools are mainly included Dreamweaver 8，Eclipse3.2、MyEclipse5.1. JUDE is my UML tool. The database for server is SQL server 2000.The development of application includes three part: thedatabases of design、the design of web pages and the coding work. All coding of pages mainly used the JSP and Struts tags. For coding part is completely base on struts framework.Key words: JSP Struts Search engine目录（注意：行间距25）第一章系统分析 (1)1.1问题来源 (1)1.2选题背景 (1)1.2.1问题定义 (1)1.2.2选题意义 (2)1.3系统功能分析 (2)1.4数据流图 (3)第二章基础理论知识 (5)2.1MVC模式概述 (5)2.2MVC如何工作 (6)2.3Struts概述 (6)第三章概要设计 (7)3.1系统概述 (7)3.2功能分析 (7)3.3数据库分析 (9)3.3.1实体的分析 (9)3.3.2实体的属性 (9)3.3.3实体之间的联系 (10)3.4数据库的概念设计 (10)3.5数据库的逻辑结构设计 (11)3.6数据库的物理设计 (13)第四章详细设计 (15)4.1数据库连接模块的创建 (16)4.2用户模块的详细设计 (17)4.3问题模块的详细设计 (17)4.3.1百度知道的主要功能设计 (17)4.3.2百度知道的页面及主要核心算法设计 (18)4.4开发工具及环境 (20)第五章系统实现 (21)5.1用户模块的实现 (21)5.2问题模块的实现 (22)结束语 (24)参考文献 (25)第一章系统分析1.1 问题来源百度，2000年1月创立于北京中关村，是全球最大的中文网站、最大的中文搜索引擎。
基于文本和内容的图像搜索引擎的设计与实现
1、Google
Google是最流行的搜索引擎，提供全球最强大的搜索算法和最丰富的搜索结 果。Google的搜索结果通常非常准确，而且其广告和赞助商链接相对较少。 Google提供许多有用的功能，例如翻译、图片搜索、地图视图等。此外，Google 还提供Gmail、Google Drive、Google Docs等实用的工具，这些工具可以与其 他Google产品无缝集成。
优点：Bing搜索结果的质量和广告数量相对较高，同时它还提供一些实用的 功能，例如翻译、图片搜索、购物搜索等。Bing还与Facebook和LinkedIn合作， 以提供社交媒体结果和相关人信息。
缺点：Bing可能不如Google受欢迎，而且它的搜索结果质量和广告数量相对 较低。此外，Bing可能无法访问某些受限制的网站或服务。
优点：Yahoo提供基于Bing的搜索结果，同时它还提供一些实用的功能，例 如天气预报、新闻摘要、电影评分等。Yahoo还提供许多实用的工具，例如Yahoo Mail、Yahoo Finance等。
缺点：Yahoo可能不如Google和Bing受欢迎，而且它的搜索结果质量和广告 数量相对较低。此外，Yahoo可能无法访问某些受限制的网站或服务。
优点：Google搜索结果质量通常很高，广告和赞助商链接相对较少。Google 提供许多实用的功能，例如翻译、图片搜索、地图视图等。Google还提供许多实 用的工具，例如Gmail、Google Docs等。
缺点：Google可能无法访问某些受限制的网站，例如政府机构、学术机构或 私人网络的网站。此外，Google可能无法在中国或其他国家提供完全的服务。
（1）确定爬虫目标网站：首先需要确定要爬虫的网站范围和目标，从而制 定爬虫计划。
懒人搜索引擎的设计与实现研究
懒人搜索引擎的设计与实现研究在快节奏的现代社会中，信息量庞大的互联网已经成为了我们获取各种信息的主要渠道之一。
然而，当我们想要寻找某种有价值的信息时，我们往往会花费很多时间去搜索，这对于工作和学习效率来说是非常低效的。
为了提高搜索效率，懒人搜索引擎得到了广泛的应用。
1. 什么是懒人搜索引擎？懒人搜索引擎是指那些在用户输入关键词后，能够快速的帮助用户找到与关键词相关的信息的搜索引擎。
懒人搜索引擎在搜索结果展示方式、搜索源、搜索内容方面都具有创新性，能够满足用户更多样化、个性化的需求。
2. 设计懒人搜索引擎需要考虑哪些因素？首先，搜索引擎的可用性是非常重要的。
我们需要确保搜索引擎的各种功能都能够被普通用户所理解，并且使用方法也是非常简单的。
其次，搜索结果的质量也是需要考虑的。
懒人搜索引擎需要确保搜索结果的准确性和完整性，让用户能够尽快获得他们所需要的信息。
还有，搜索引擎需要提供人性化的搜索建议、热点话题以及其他相关信息，以便用户更加深入地了解搜索结果。
参考国内的懒人搜索引擎，比如115搜索,它提供了非常多的搜索源，包括常见的百度、谷歌等搜索引擎，还有像维基百科、百度百科、知识库之类的一些在线词条库。
另外，搜索引擎需要充分考虑移动端用户的需求。
因为移动设备的屏幕尺寸相比于台式机和笔记本电脑是比较小的，所以懒人搜索引擎需要结合移动设备的特点，将搜索结果的展示方式进行优化。
3. 懒人搜索引擎的实现方法在实现懒人搜索引擎时，需要考虑如何让搜索结果更快速地被呈现在用户面前。
一种方法是利用缓存技术，将一些常用的搜索结果提前缓存起来，这样用户再次搜索同样的关键词时，就可以直接从缓存中查询，而不需要再次向搜索源发出请求。
另外，需要对搜索关键词进行分词处理，从而提高搜索结果的准确性。
同样，还要根据用户的历史搜索记录和行为习惯，生成个性化的搜索建议和热点话题，这也是提高搜索效率的重要方法之一。
当然，最重要的因素还是搜索源的选择。
基于网络爬虫的搜索引擎设计与实现—毕业设计论文
本科毕业设计题目：基于网络爬虫的搜索引擎设计与实现系别：专业：计算机科学与技术班级：学号：姓名：同组人：指导教师：教师职称：协助指导教师：教师职称：摘要本文从搜索引擎的应用出发，探讨了网络蜘蛛在搜索引擎中的作用和地住，提出了网络蜘蛛的功能和设计要求。
在对网络蜘蛛系统结构和工作原理所作分析的基础上，研究了页面爬取、解析等策略和算法，并使用Java实现了一个网络蜘蛛的程序，对其运行结果做了分析。
关键字：爬虫、搜索引擎AbstractThe paper，discussing from the application of the search engine，searches the importance and function of Web spider in the search engine．and puts forward its demand of function and design．On the base of analyzing Web Spider’s system strtucture and working elements．this paper also researches the method and strategy of multithreading scheduler，Web page crawling and HTML parsing．And then．a program of web page crawling based on Java is applied and analyzed．Keyword: spider, search engine目录摘要 (1)Abstract (2)一、项目背景 (4)1.1搜索引擎现状分析 (4)1.2课题开发背景 (4)1.3网络爬虫的工作原理 (5)二、系统开发工具和平台 (5)2.1关于java语言 (5)2.2 Jbuilder介绍 (6)2.3 servlet的原理 (6)三、系统总体设计 (8)3.1系统总体结构 (8)3.2系统类图 (8)四、系统详细设计 (10)4.1搜索引擎界面设计 (10)4.2 servlet的实现 (12)4.3网页的解析实现 (13)4.3.1网页的分析 (13)4.3.2网页的处理队列 (14)4.3.3 搜索字符串的匹配 (14)4.3.4网页分析类的实现 (15)4.4网络爬虫的实现 (17)五、系统测试 (25)六、结论 (26)致谢 (26)参考文献 (27)一、项目背景1.1搜索引擎现状分析互联网被普及前，人们查阅资料首先想到的便是拥有大量书籍的图书馆，而在当今很多人都会选择一种更方便、快捷、全面、准确的方式——互联网．如果说互联网是一个知识宝库，那么搜索引擎就是打开知识宝库的一把钥匙．搜索引擎是随着WEB信息的迅速增加，从1995年开始逐渐发展起来的技术，用于帮助互联网用户查询信息的搜索工具．搜索引擎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．目前搜索引擎已经成为倍受网络用户关注的焦点，也成为计算机工业界和学术界争相研究、开发的对象．目前较流行的搜索引擎已有Google, Yahoo, Info seek, baidu等. 出于商业机密的考虑, 目前各个搜索引擎使用的Crawler 系统的技术内幕一般都不公开, 现有的文献也仅限于概要性介绍. 随着W eb 信息资源呈指数级增长及Web 信息资源动态变化, 传统的搜索引擎提供的信息检索服务已不能满足人们日益增长的对个性化服务的需要, 它们正面临着巨大的挑战. 以何种策略访问Web, 提高搜索效率, 成为近年来专业搜索引擎网络爬虫研究的主要问题之一。
高效能语义搜索引擎的设计与实现
高效能语义搜索引擎的设计与实现第一章绪论随着互联网的发展，海量文本数据已经成为日常生活中的普遍存在，如何从这些数据中快速、准确地获取信息成为人们关注的热点问题。
传统的搜索引擎往往是基于关键词匹配的方式进行查询，然而这种方式存在诸多限制，比如无法满足用户对查询结果语义相关性的要求，也无法解决查询词语多义性的问题。
高效能语义搜索引擎的出现使得这些问题得以解决。
它们通过对用户的查询识别、分析以及理解，并以语义相关性作为排序指标，来提供更加准确和精细的搜索结果。
本文将详细阐述高效能语义搜索引擎的设计与实现。
第二章语义搜索引擎的基本原理2.1 语义分析语义分析是整个语义搜索引擎的核心步骤之一，它旨在将用户提交的自然语言查询转换为与之意思相符的机器可理解的语言形式。
常用的语义分析技术包括词性标注、命名实体标注、句法分析、语义角色标注等。
这些技术可协作完成针对输入查询的深入分析，从而为后续的搜索工作提供稳定的语义基础。
2.2 语义相关性排序语义相关性排序是语义搜索引擎的核心之二，它将检索的目标从基于文本中的关键词匹配转变为基于语义的相关性匹配。
在进行语义相关性排序时，通常采用向量空间模型或者语义距离计算方法。
向量空间模型将文本中的查询词汇向量化表示，通过向量之间的夹角和相关性大小进行排序。
而语义距离计算方法则是通过人工构建相似度表达式来度量两个文本之间的相似程度。
基于语义相关性进行的排序可以更好地体现语言的语义关联性，大大提高搜索效率。
2.3 查询意图识别查询意图识别是整个语义搜索引擎的核心之三，它旨在从用户的查询中确定其真实意图。
由于不同语言和文化习惯的差异，有些用户在提出查询时会使用模糊的语言或不完整的句子，这时候就需要通过查询意图识别来推断用户的意图。
常用的查询意图识别算法包括基于规则、基于机器学习、基于深度学习等。
第三章高效能语义搜索引擎的设计3.1 数据预处理数据预处理是高效能语义搜索引擎的必要前置步骤，它可以有效提高搜索引擎的查询速度和效率。
垂直领域搜索引擎的设计与实现
垂直领域搜索引擎的设计与实现垂直领域引擎是指针对特定的行业、领域或主题进行深度索引和的引擎。
与通用引擎不同，垂直领域引擎能够为用户提供更精准、更专注的结果。
设计和实现一个垂直领域引擎需要考虑以下几个方面：1.领域选择：确定垂直领域的范围和主题。
选择一个具有高需求和潜在商业价值的领域非常重要。
2.数据采集与索引：采集相关领域的网站和数据，并对其进行处理和索引。
可以使用网络爬虫技术来获取网站内容，并使用数据清洗和提取算法来抽取有用的信息，如标题、摘要、关键词等。
使用一个高效的索引系统来存储和管理这些数据。
3.查询处理：处理用户的查询请求，并根据查询词和条件进行索引。
可以考虑使用倒排索引等技术来快速定位相关文档。
还可以使用自然语言处理和机器学习技术来提高的精准度和准确度。
4. 结果排序：根据不同的算法和指标对结果进行排序。
可以考虑使用PageRank、TF-IDF等经典算法来评估文档的重要性和相关性。
还可以根据用户的历史行为和反馈数据来进行个性化排序。
5.界面：设计一个用户友好的界面，使用户可以方便地输入查询，浏览结果，并进行相关操作，如筛选、排序、分类等。
6.评估与改进：对引擎的性能和质量进行评估，并根据评估结果来改进和优化算法和系统。
可以通过用户反馈、点击率、转化率等指标来评估结果的质量和用户满意度。
在实现垂直领域引擎时，还需要考虑以下几个技术挑战：1.数据规模与更新：垂直领域的数据规模可能很大，需要考虑如何高效地采集、处理和存储大量的数据。
同时，需要保持数据的及时更新，以保证结果的时效性。
2.速度与效率：垂直需要在大规模数据集上进行快速的和排序。
需要使用高效的数据结构和算法来提高的速度和效率。
3.相关性与准确度：垂直的目标是提供更精准和相关的结果。
需要使用合适的算法和指标来评估文档的相关性，并进行精细的排名和排序。
4.用户体验与个性化：界面的设计和用户体验非常重要。
需要考虑用户的需求、偏好和个性化特征，提供个性化的结果和推荐。
基于Elasticsearch的搜索引擎系统设计与实现
基于Elasticsearch的搜索引擎系统设计与实现搜索引擎是当今互联网世界中不可或缺的重要组成部分，它为用户提供了快速、准确的信息检索服务。
而Elasticsearch作为一款开源的分布式搜索引擎，具有高性能、可扩展性强等特点，被广泛应用于各种搜索场景中。
本文将围绕基于Elasticsearch的搜索引擎系统设计与实现展开讨论，包括系统架构设计、数据索引与检索、性能优化等方面。
一、系统架构设计在设计基于Elasticsearch的搜索引擎系统时，首先需要考虑系统的整体架构。
一个典型的搜索引擎系统通常包括数据采集、数据处理、索引构建、搜索服务等模块。
其中，Elasticsearch作为核心组件负责数据的存储、索引和检索工作。
在系统架构设计上，可以采用分布式部署方式，通过多个节点构建集群，提高系统的可用性和扩展性。
二、数据索引与检索1. 数据采集与处理在构建搜索引擎系统之前，首先需要进行数据采集和处理工作。
数据可以来源于各种数据源，如数据库、日志文件、API接口等。
在数据采集过程中，需要考虑数据的清洗、转换和标准化工作，以便后续索引和检索操作。
2. 索引构建与优化一旦数据准备就绪，接下来就是构建索引。
在Elasticsearch中，索引是对文档进行结构化存储和检索的基本单位。
通过定义合适的Mapping和Analyzer，可以有效地构建出高效的倒排索引结构。
此外，在索引构建过程中还可以进行一些性能优化工作，如设置合适的分片数、副本数等参数。
3. 搜索服务实现搜索是搜索引擎系统最核心的功能之一。
通过Elasticsearch提供的RESTful API接口，可以实现各种复杂的搜索需求，如全文搜索、聚合统计、排序等。
同时，可以结合Elasticsearch提供的DSL语言编写查询语句，实现更加灵活和高效的搜索功能。
三、性能优化与监控为了保证搜索引擎系统的高性能和稳定性，需要进行一些性能优化和监控工作。
基于人工智能的语义搜索引擎设计与实现
基于人工智能的语义搜索引擎设计与实现随着互联网技术的不断发展，搜索引擎已经成为我们获取信息的主要渠道。
当我们需要查找某一类特定信息时，我们往往依赖于搜索引擎所提供的关键词搜索。
然而，传统的搜索引擎的搜索结果往往会出现冗余、不准确等问题，这意味着我们可能会花费更多的时间来筛选我们所需的信息。
而现在，基于人工智能的语义搜索引擎正成为搜索引擎领域中的热门话题。
一、基于人工智能的语义搜索引擎的作用基于人工智能的语义搜索引擎是一种新的搜索技术，它不同于传统的关键词搜索。
当我们在传统搜索引擎中输入某些关键词时，搜索引擎会根据关键词的匹配度来返回结果。
而基于人工智能的语义搜索引擎则更加注重上下文联系，通过对文本内容的理解和分析，返回更加精准、准确的搜索结果。
这是因为基于人工智能的语义搜索引擎可以理解我们所输入的关键词之间的逻辑关系，从而返回与我们需要的信息更加相关的结果。
二、基于人工智能的语义搜索引擎的实现方法基于人工智能的语义搜索引擎实现主要需要以下的技术：1.语义分析技术语义分析技术是实现基于人工智能的语义搜索引擎的重要技术之一，它可以基于词义关联和上下文联系来分析用户所输入的信息，并确定最相关的搜索结果。
在语义搜索引擎所需要的信息中，了解所有的语言模式和表达和意义、语境就是很重要的。
2.自然语言处理技术自然语言处理技术可以将语言转化为机器可以理解的表示。
通过自然语言处理技术，我们可以对输入的信息进行解析，分词，词性标注，句法分析等操作，从中获取需要的语义信息，为进一步分析和处理数据提供基础。
3.降噪和数据清理当我们使用基于人工智能的语义搜索引擎时，我们更加注重所返回结果的质量。
因此，在实现基于人工智能的语义搜索引擎时，需要使用降噪和数据清理技术来消除不必要的干扰信息，确保所返回的结果质量更高。
三、基于人工智能的语义搜索引擎的应用领域目前，基于人工智能的语义搜索引擎在各个领域均得到了广泛的应用。
其中，以下几个领域应用最为广泛：1.教育基于人工智能的语义搜索引擎可以帮助学生更快更准确地查找与学习相关的信息。
智能搜索引擎的设计与实现
智能搜索引擎的设计与实现在当今信息爆炸的时代，搜索引擎成为了人们获取信息的重要工具。
智能搜索引擎的出现，更是极大地提高了信息检索的效率和准确性，为用户带来了更加便捷和个性化的服务。
那么，智能搜索引擎是如何设计与实现的呢？要理解智能搜索引擎的设计与实现，首先得清楚搜索引擎的基本工作原理。
搜索引擎就像是一个巨大的信息库管理员，它的任务是在海量的数据中快速准确地找到用户所需的信息。
当用户输入关键词进行搜索时，搜索引擎会在其索引库中进行查找匹配，并按照一定的算法对搜索结果进行排序，然后将相关的网页或文档展示给用户。
智能搜索引擎在这个基础上有了很大的改进和提升。
它不仅仅是简单的关键词匹配，还能理解用户的意图，提供更加精准和有用的结果。
为了实现这一点，智能搜索引擎需要具备自然语言处理的能力。
自然语言处理是智能搜索引擎的核心技术之一。
它使得搜索引擎能够理解用户输入的自然语言文本，而不是仅仅局限于关键词。
通过对语法、语义和语用的分析，搜索引擎能够更准确地把握用户的需求。
例如，当用户输入“我想吃川菜”时，智能搜索引擎不仅能理解“川菜”这个关键词，还能明白用户的意图是寻找关于川菜的餐厅或菜谱等信息。
在设计智能搜索引擎时，数据的收集和预处理也是至关重要的环节。
搜索引擎需要从互联网上抓取大量的网页和文档，并对这些数据进行清洗、分类和标注。
数据的质量和多样性直接影响着搜索结果的准确性和全面性。
同时，为了提高搜索效率，还需要对数据进行索引构建，以便在搜索时能够快速定位和检索。
搜索算法的设计是智能搜索引擎的关键。
常见的搜索算法包括布尔模型、向量空间模型和概率模型等。
这些算法通过对文本的特征提取和相似度计算，来确定搜索结果的相关性和排序。
此外，基于机器学习的算法也被广泛应用于智能搜索引擎中，如决策树、支持向量机和神经网络等。
这些算法能够根据用户的行为数据和反馈不断优化搜索结果，提高搜索引擎的性能。
个性化推荐是智能搜索引擎的另一个重要特点。
基于POI的地图搜索引擎设计与实现的开题报告
基于POI的地图搜索引擎设计与实现的开题报告一、研究背景随着互联网的发展，地图搜索引擎已成为人们生活中不可或缺的一部分。
采用POI（Point of Interest，兴趣点）进行搜索的地图搜索引擎因其高效、准确而变得越来越受欢迎。
POI的数据来源广泛，包括商家、酒店、景点等，可以提供地图搜索引擎更为全面的信息，在用户体验上也有良好的表现。
二、研究目的和意义本文旨在设计和实现一个基于POI的地图搜索引擎，以提高用户的搜索效率和准确性。
通过POI的分类和数据挖掘技术，实现兴趣点的自动分类和关联搜索。
对于用户来说，更便于快速搜索到所需的信息；对于商家和景点管理者来说，可以通过该搜索引擎提高兴趣点的曝光度，从而增加商业价值。
三、研究内容和方法本文研究内容主要分为以下几个方面：1. 地图API的选择与实现：选用一种开源地图API，并通过API提供的服务实现地图展示和兴趣点搜索。
2. 兴趣点的数据挖掘：通过NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）和机器学习，将兴趣点进行分类，包括餐厅、酒店、景点等，并将其与其他队列进行关联。
3. 兴趣点的相关搜索：将兴趣点根据用户输入的查询词进行相关联，并返回相关联的兴趣点结果。
如果用户搜索单个兴趣点，则返回与该兴趣点相似的其它兴趣点。
4. 用户个性化推荐：根据用户的历史搜索记录和偏好进行个性化推荐，提高搜索准确性和用户满意度。
本文研究方法主要采用以下途径：1. 综合使用NLP、机器学习、数据挖掘等技术，对本文研究对象进行分析和处理。
2. 选取一种目前较为流行的开源API，在其基础上改进并扩展功能。
3. 测试和评估本文设计开发的搜索引擎，和其他同类搜索引擎进行比较分析。
四、预期成果和项目进度安排预期成果包括：1. 一种基于POI的地图搜索引擎的设计和实现。
2. 具备兴趣点自动分类、兴趣点相关联、个性化推荐等核心功能的搜索引擎。
3. 测试数据和相关参数的统计结果。
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web搜索引擎的设计与实现摘要随着网络的迅猛发展。
网络成为信息的极其重要的来源地，越来越多的人从网络上获取自己所需要的信息，这就使得像Google[40]，百度[39]这样的通用搜索引擎变成了人们寻找信息必不可少的工具。
本文在深入研究了通用搜索引擎基本原理、架构设计和核心技术的基础上，结合小型搜索引擎的需求，参照了天网，lucene等搜索引擎的原理，构建了一个运行稳定，性能良好而且可扩充的小型搜索引擎系统，本文不仅仅完成了对整个系统的设计，并且完成了所有的编码工作。
本文论述了搜索引擎的开发背景以及搜索引擎的历史和发展趋势，分析了小型搜索引擎的需求，对系统开发中的一些问题，都给出了解决方案，并对方案进行详细设计，编码实现。
论文的主要工作及创新如下：1.在深刻理解网络爬虫的工作原理的基础上，使用数据库的来实现爬虫部分。
2.在深刻理解了中文切词原理的基础之上，对lucene的切词算法上做出了改进的基础上设计了自己的算法，对改进后的算法实现，并进行了准确率和效率的测试，证明在效率上确实提高。
3.在理解了排序索引部分的原理之后，设计了实现索引排序部分结构，完成了详细流程图和编码实现，对完成的代码进行测试。
4.在完成搜索部分设计后，觉得效率上还不能够达到系统的要求，于是为了提高系统的搜索效率，采用了缓存搜索页面和对搜索频率较高词语结果缓存的两级缓存原则来提高系统搜索效率。
关键词：搜索引擎，网络爬虫，中文切词，排序索引ABSTRACTWith the rapidly developing of the network. Network became a vital information source, more and more people are obtaining the information that they need from the network,this making web search engine has become essential tool to people when they want to find some information from internet.In this paper, with in-depth study of the basic principles of general search engines, the design and core technology architecture, combining with the needs of small search engine and in the light of the "tianwang", lucene search engine, I build a stable, good performance and can be expanded small-scale search engine system, this article not only completed the design of the entire system, but also basically completed all the coding work.This article describle not only the background of search engines, but also the history of search engine developing and developing trends,and analyse the needs of small search engines and giving solutionsthe to the problems which was found in the development of the system ,and making a detailed program design, coding to achieve.The main thesis of the article and innovation are as follows:1.with the deep understanding of the working principle of the network spider.I acheived network spider with using database system.2.with the deep understanding of Chinese segmentation and segmentation algorithm of lucene system,I made my own segmentation algorithm,and give a lot of tests to my segmentation algorithm to provide that my segmentation algorithm is better.3.with the deep understanding of sorted and index algorithm,I designed my own sorted and index algorithm with the data-struct I designed and coding it ,it was provided available after lots of tests.4.after design of search part,I foud the efficiency of the part is not very poor,so I designed two-stage cache device to impove the efficiency of the system.Key words: search engine,net spider, Chinese segmentation,sorted and index目录第一章绪论 (1)1.1搜索引擎出现的背景及意义 (1)1.2搜索引擎的发展历史及趋势 (1)1.3本文主要工作 (3)1.4论文结构 (4)第二章系统结构 (5)2.1概述 (5)2.2系统结构 (5)2.2.1爬虫 (6)2.2.2信息处理 (6)2.2.3排序和索引 (6)2.2.4搜索 (6)2.3搜索引擎主要指标及分析 (6)2.4开发语言 (7)2.5小结 (8)第三章爬虫 (9)3.1概述 (9)3.2爬虫结构分析 (9)3.2.1爬虫初始化 (10)3.2.2从网页中提取url (11)3.2.3 URL存储 (12)3.2.4从数据库中提取url (12)3.3小结 (13)第四章信息处理 (14)4.1概述 (14)4.2转换 (15)4.3切词 (18)4.3.1中文切词 (19)4.3.2中文切词测试 (25)4.3.3英文切词 (27)4.3.4数字切词 (28)4.3.5符号处理 (29)4.3.6词语存储 (30)4.4小结 (31)第五章排序索引 (33)5.1概述 (33)5.2统计相关url (33)5.3排序 (34)5.4索引 (36)5.5小结 (37)第六章搜索 (38)6.1概述 (38)6.2实现搜索 (38)6.3性能优化 (41)6.4小结 (42)第七章总结与展望 (43)7.1总结 (43)7.3 展望 (44)参考文献 (47)致谢 (49)第一章绪论1.1搜索引擎出现的背景及意义网络的出现以及发展对于世界发展的意义是极其重要的，它让地球村的理念变成的现实，信息的传输不再受到时间和空间的限制。
随着网络技术和应用的不断发展，互联网已经成为了信息的重要来源地，人们越来越依靠网络来查找他们所需要的信息。
我们所处的是一个信息爆炸的时代，Google的索引在1998年开始工作,当时他们收集了2600万个页面,2000年就突破了10亿,到10年后的2008年达到了1,000,000,000,000,Google的数据库变成了全球最庞大的索引之一[8]，数量之庞大让我们震惊。
这么巨大的数字导致了一个问题，"Rich Data, Poor Information"。
我们就好像处在一个信息的迷宫，因此，如何有效快速的找到自己需要的信息成为了一个极其重要的问题。
在没有搜索引擎的时代，用户希望寻找某方面的信息，就必须通过各种途径或者是网站之间的连接寻找，可以这样说，脱离的搜索引擎的网站，就像是信息海洋中的一个一个的孤岛，用户必将面临巨大的搜索成本，同时必须付出大量的时间和精力。
搜索引擎的出现改变了上述的现象[4]，它通过程序的自动搜寻并建立索引，将这些信息孤岛联系起来，形成了一张巨大的信息网，并且运用分布式计算的巨大力量，能够让用户从海量数据中摒除垃圾信息，获取想要的知识。
搜索引擎不仅仅是节省了用户的时间，通过挖掉搜寻成本这座墙，它让许许多多的不可能成为可能。
1.2搜索引擎的发展历史及趋势搜索经历了三代的更新和发展:[8]第一代搜索引擎出现于1994年。
这类搜索引擎一般都索引少于1，000，000个网页，极少重新搜集网页并去刷新索引。
而且其检索速度非常慢，一般都要等待10秒甚至更长的时间。
第二代搜索出现在1996年。
第二代搜索引擎系统大多采用分布式方案（多个微型计算机协同工作）来提高数据规模、响应速度和用户数量，它们一般都保持一个大约50,000,000网页的索引数据库，每天能够响应10,000,000次用户检索请求。
第三代搜索引擎年代的划分和主要特性至今没有统一的认识，不过至少可以肯定的是：第三代搜索引擎是对第二代搜索引擎在搜索技术上的改进，主要增加了互动性和个性化等高级的技术，为用户使用搜索引擎获取信息获得更好的体验。
至于互动性的评价标准是什么，以及第三代搜索引擎到底比第二代搜索引擎增加了多少价值——尤其是为企业利用搜索引擎开展网络营销增加了哪些价值，目前并没有非常令人信服的研究结论。
这也就是目前所谓的第三代搜索引擎并没有表现出太多优势的原因之一。
现在，网络上有很多著名的搜索引擎，百度，google，yahoo等等，百度从2005年诞生到现在成为全球最大的中文搜索引擎，可想而知，发展的速度的多么的快，人们对搜索引擎的的需求的多大，百度的日点击率我无法在找到确切的数字，但是我们可以计算一下，截至2008年底，中国网民规模达到2.98亿人[9]，每个网民上网点击百度的次数应该不少于十次吧，像我们要在百度上找资料的网名点击率百次不止，所以百度的日点击率是多么惊人。