面向主题搜索中的讲解

合集下载

主题检索项中所包含的检索范围

主题检索项中所包含的检索范围主题：主题检索项中所包含的检索范围一、引言在进行任何研究、讨论或者撰写文章时，主题检索项就成为了必不可少的工具。

它所包含的检索范围直接决定了我们获取信息的全面性和深度，对于一个学者或者知识工作者来说，对主题检索项中的检索范围有着深刻的理解和把握是至关重要的。

在本文中，我将深入探讨主题检索项中的检索范围，希望通过全面的评估和分析，能够更好地理解这一重要的概念。

二、浅谈主题检索项我们需要清晰地了解什么是主题检索项。

主题检索项指的是用来表征一篇文章或者一个研究主题的关键词、标签或者分类。

其主要作用是帮助读者快速准确地获取所需信息，同时也是研究者进行学术研究和探讨的重要工具。

然而，主题检索项中的检索范围却是一个更为复杂和深入的概念。

三、检索范围的广度和深度在主题检索项中，检索范围的广度和深度是我们需要重点关注的内容。

广度指的是主题检索项所覆盖的内容范围，一般包括了主题的相关分支和扩展内容；而深度则是指主题检索项所反映的主题内容的详尽程度，是否能够涵盖该主题的全面信息。

在进行文章撰写或者资料检索时，我们需要根据具体情况来评估主题检索项中的广度和深度，以便更好地获取所需信息，也可以更准确地理解和把握研究主题。

四、主题检索项中的检索范围的重要性主题检索项中所包含的检索范围对于研究者和学者具有极其重要的意义。

一个广度和深度兼具的主题检索项将会帮助研究者更加全面地了解所研究的主题，获取更多的相关信息，从而在学术研究和探讨中能够做出更为准确和有深度的结论。

对于一个高质量的主题检索项来说，其检索范围是至关重要的。

五、对主题检索项中检索范围的个人理解在我看来，主题检索项中的检索范围应该是一个平衡的概念。

它既要涵盖主题的所有分支和相关内容，又要有深度地挖掘主题内容。

只有在广度和深度兼具的情况下，我们才能获得全面、深刻和准确的信息，从而更好地理解和掌握所研究的主题。

在实际的使用中，我们需要不断地对主题检索项中的检索范围进行评估和调整，以便更好地满足我们的需求。

主题检索语言

主题检索语言主题检索语言，顾名思义，是一种用于在文本中查找相关主题的语言。

它通过特定的语法和规则来帮助用户更高效地检索与自己感兴趣的主题相关的信息。

本文将介绍主题检索语言的定义、功能、应用场景以及一些常用的主题检索语言。

一、主题检索语言的定义主题检索语言是一种用于在文本中查找特定主题的语言。

它通过指定关键词、逻辑运算符和搜索条件来筛选出与所需主题相关的内容。

主题检索语言可以应用于各种文本数据，包括文章、新闻、论文、博客等。

主题检索语言具有以下功能：1. 关键词搜索：用户可以通过输入关键词来检索与该关键词相关的内容。

2. 逻辑运算符：主题检索语言支持逻辑运算符，如AND、OR、NOT，用户可以通过组合使用这些运算符来精确控制检索结果。

3. 短语搜索：用户可以使用引号将多个关键词括起来，以便检索包含这些关键词连续出现的内容。

4. 通配符搜索：主题检索语言支持通配符，如*和?，用户可以在关键词中使用通配符来模糊匹配一定范围的内容。

5. 范围搜索：用户可以指定搜索结果的范围，如时间范围、地理位置范围等，以便更加精确地获取所需信息。

三、主题检索语言的应用场景主题检索语言可以应用于各种场景，包括：1. 学术研究：研究人员可以使用主题检索语言来检索与自己研究方向相关的论文、期刊等文献，以便获取最新的研究成果。

2. 新闻报道：新闻编辑可以使用主题检索语言来检索与某一事件或话题相关的新闻报道，以便及时了解相关信息并撰写报道。

3. 市场调研：市场分析师可以使用主题检索语言来检索与某一产品或服务相关的市场调研报告，以便了解市场需求和竞争情况。

4. 数据分析：数据分析师可以使用主题检索语言来检索与某一指标或变量相关的数据，以便进行数据分析和预测。

四、常用的主题检索语言以下是一些常用的主题检索语言：1. 检索关键词：通过在搜索框中输入关键词来检索相关内容。

2. AND运算符：使用AND运算符可以将多个关键词组合起来，要求检索结果同时包含这些关键词。

面向主题的搜索引擎设计

然后利用相关词抽取技术抽取代表每类的词语，供用户
选择感兴趣的类别。以减少用户在大量的结果中寻找自
己感兴趣的页面的时间，提高检索效率。
过反复试验经验获得），若字串的频率和权重超过阈值就成为候选可鉴别词。然后对候选鉴别词进行一些简单
的规则过滤，如以 “ 的”开头或结尾的词、以 “ 是”开
改进后的ｋｍａｓ — ｅｎ算法对搜索结果自动聚类；（）抽取２
每个类别中的相关词作为描述该类的词
信息系统工程ｌ０２．１．２２２０
２３
＜＜ＳＳＲＣＩ系实ＹＡＥ统践ＰＦＣ
对字串的频率圾权重ｆ￣定两个阈值（／，ｍ３阈值是经
本文基于统计的方法，在传统搜索引擎搜索结果的基础上，提出一种新的面向主题的搜索引擎设计方法。本文假设爬虫已经将Ｗｅ中的各种网页信息采集了，在ｂ此基础上，使用改进的ｋｍｅｎ算法对结果进行聚类，．ａｓ
ＳＳＰＡＴＣ系统实践ＹＲＣＩＥ
面向主题的搜索引擎设计
◆ 刘建舟邵雄凯
摘要：本文提出一种新的面向主题的搜索引擎设计方法。使用改进Ｎｋｍ。ｓ — 算法对结果进行聚类，然后用相关词抽取技术抽取代表每类的ｎ词语。试验结果表明该方法是有效的。
构，以适应系统的分散控制，集中监测的要求。各站应
位控制窗口是主要显示窗口，主要分为四大部分：动画显示区、数据显示区、流速控制区、底部为状态条。
动画显示区内显示了水位控制系统的结构框图，储
具有双向通讯能力，而且通信延迟应在一定范围内，最

遗传算法在面向主题的元搜索引擎设计的改进及应用

图１：
Ｓｓｉｎ “Ｄ” 号、问的大类别，问的细部分ｅｓ（Ｉ）访ｏ访
类，点击的Ｕ，击的时间记录在数据库当ＲＬ点中。过一定周期后，果对应的细部分类的点经如击次数增大，那么说明此细部分类得到用户的认可，明其对应的独立搜索引擎序列较好。说经过一定周期后，如果对应的细部分类的点击次
数减少，那么说明此细部分类没有得到用户的
图２适应函数在进化过程中的作用（）行条件。４运
上面我们提到，适应函数是遗传算法的关
读入一组数据
键，足本设计不断 “ 化 ” 源动力。们可用它进的我图２来表示它的重要性。对于本设计来说，数值化的计算适应函数的值是比较困难的，因为衡量每个独立搜索引擎的性能参数多，我们无法确切地知道它的具
信ｌｊＩ息科学
科
遗传算法在面向主题的元搜索引擎设计的改进及应用
苏超
（州技师学院，江杭州３１０）杭浙１５０
摘要：浅析遗传算法在面向主题的元搜索引擎设计的改进及应用。关键词：遗传算法；主题；元搜索引擎向主题的元搜索引擎设计中，我们首先要和自然界的现象一样，变异的概率是不应提供多个大的分类，然后在每个大的分类内部该是很高的。但是过小的变异概率也是不合适很有可能通过变异，某个个体发生跳跃性的提供多个细部分类。例如，在计算机大类中，我的。们提供了诸多细部分类，如网络设汁、络施改变。例网工等。那么这些细部分类就是遗传算法中提到的个体，个独立搜索引擎就是基因。每根据本设计的实际情况，我们对现有的遗传算法作了相应的改进，改进后的遗传算法体数值，即使知道了，适应函数本身的定义也是困难的，有可能适应函数本身是不确切的，它不能准确地反映出个体的“ 适应性” 。还有一点最重要，是这些参数是时时刻刻在变化的，果就如计算具体的函数值，将给系统的更新、维护带来极大的困难。因此，在本设计中，我们取消了“ 适应函数值计算”这一步骤，同时我们也取消了 “ 足适应条件 ” 一步骤，而代之的是 “ 行满这取运条件 ” 。在传统的遗传算法中，如果个体不满足结果输出的条件，继续此算法的运行，到满足则直结果输出条件为止。但在本设计中，我们并不知道正确的结果应该是什么样的，具体的值是多少。也就是说，这个结果是不确定的，它跟用户的访问情况有关。现在，我们通过 “ 运行条件 ” 使遗传算法运行下去，这个运行条件可以由我们自己设定（似于数据库中的 “ 发器 ” 。它实的方向发展。类触）际上是变被动运行为主动运行。这里，行条在运总之，合本没计的实际情况，过对遗结通件是一个时间值，只要达到一定的时间，我们就传算法的改进，好的实现了本系统的 “ 化 ” 较进促使遗传算法运行，它更符合自然界生物进化功能，从而更好的提高了用户满意度。的规律。・本设计的最终使用者是用户，那么用户的评价是最重要的。如果用户对某一细部分类的搜索能力比较满意的话，总体的访问量就会随之上去，反之，则会下降。之，户的访问行为总客是元搜索引擎搜索能力优劣的“ 晴雨表 ” 那么，。如何知道客户的访问行为呢？我们可以在网页中编写一些代码，来自动地将用户的访问行为记录在数据库中，通过对其分析，我们可以发现些有规律的东西，进而定义出相应的适应函数。在本设计中，只要点击一次搜索结果，么那相应的数据就会记录在数据库中。用户访问的

计算机科学与技术专业毕业设计题目参考3

参考资料：网络体系结构、综合布线技术、思科CCNA和CCNP认证教材
11
标题：基于radius的用户认证计费系统（3人）
目的：通过毕业设计，对网络协议，jsp开发，软件设计方面知识进行整合。
内容：网络计费系统从业务管理、客户管理、计费管理、用户自服务和网络管理等方面对数据网络的业务运营进行统一管理。计费管理(Realtime Billing):汇总各种业务的费用信息，包括开户费、月租费、使用费等，进行统一的结帐，生成帐单。维护管理(Operation Management):远程监控系统的运行状态，完成对整个系统的监测与控制
参考资料：JSP或ASP相关书籍，SQL数据库使用，2002；《数据库系统概论》。
5
标题：教学质量监控与信息反馈系统（2人）
目的：细化我院教学质量指标，科学进行教学质量监控和信息反馈
内容：本系统主要包括系部教学工作质量评价、日常教学质量检查、教学检查评价结果分析、学生评教，教师教学信息等。本系统采用B/S架构，前台开发工具为ASP或JSP，数据库采用SQL Server。
内容：本系统以工厂作业流程为基础，根据企业的物料购入作业流程而开发，其基本作业流程为：各分厂根据实际生产状况以及客户所下定单状况，统计出各种物料需要订购情况，并开列申购单；申购单经过审核，开列出订购单。企业根据审核的订购单进行物料采购。本系统先建立基本资料，并提供申购单、订购单开列，申购、订购报表开列功能。本系统采用C/S架构，前台开发工具为Visual Basic或Delphi，数据库采用SQL Server。
监控部分：对安全级别要求高的楼宇进行安防设计、主要是监控机房的设计和监控设备的布局和集成。
停车场系统：对校园内的停车系统进行统一的管理。
门控、门禁系统：对校园内的楼宇实行可视对将管理和电子地图控制。

主题Web信息采集技术

收稿日期：２０－５１０７０．５
作者简介：杜欢（９０），男，重庆人，助教，主要从事计算机网络方面的研究。１８．
维普资讯
第２卷第５０期
杜欢：主题Ｗｅ息采集技术ｂ信
（３）能够方便地对专题和学科进行配置。为了满足这些新的要求，主题型搜索引擎应运而生。１２主题Ｗｅ．ｂ信息采集技术的研究现状
维普资讯
第２卷第５０期
２ｏ年１０７０月
四川理工学院学报（自然科学版）
ＪＯＵＲＮＡＬＩＨＵＡＮＯＦＳＣＩＥＩＹＲＳＮ
Ｏｃ．０７ｔ２０
文献标识码：Ａ
１研究现状
１１主题Ｗｅ＿ｂ信息采集技术的产生背景
目前，Ｉｅｔ在ｎｍｅ的各种应用中，以Ｗｅ应用最为普及，ｔｂ发展速度尤为迅速，ｂ的信息资源也Ｗｅ上急剧增加０据统计，目前Ｗｅｂ上的文档个数已超过１０亿［，并且以每天７０万个的速度增长。由于０１】５ｗ＿ｅｂ资源的异构性、开放性和广泛分布性等特点，使用户在获取自己需要的信息资源时面临很大的困难。搜索引擎的出现为解决这一问题提供了重要的途径，它也逐渐成为用户在Ｗｅｂ上获取信息的主要工具。通用搜索引擎的出现很大程度上解决了人们在互联网上查找信息的困难，但是目前通用搜索引擎在使用中也面临着许多问题：（）１大规模的分布式数据源。基于Ｗｅｂ的自身特点，大量的数据分布在数以亿计的计算机互联网上，检索起来困难重重【】２。。（）２网络信息的质量问题。互联网上的信息无论从数量和类型都呈指数增长，大量信息的存活期

大数据经典算法PageRank 讲解

如果按这个公式迭代算下去，会发现自连接点的问题解决了，从而每个页面都拥有一个合理的pagerank。
分块式Pagerank算法：
火龙果整理
单击此处添加段落文字内容
原来的算法存在的问题：
1.时间开销大。每次迭代就算时间开销为
2.因特网中数据大部分是分布式的，计算过程需要多次传递数据，网络负担太大。
火龙果整理
PageRank算法
基本PageRank 面向主题PageRank Link Spam与反作弊导航页与权威页
一小组：王高翔，李渠，刘晴，柳永康，刘昊骋二小组: 王飞，李天照，赵俊杰，陈超，陈瑾翊
一.Pagerank定义及终点，自连接点的概念
早期搜索引擎的弊端
火龙果整理
火龙果整理
TrustRank
TrustRank的思想很直观：如果一个页面的普通rank远高于可信网页的topic rank，则很可能这个页面被spam了。设一个页面普通rank为P，TrustRank为T，则定义网页的 Spam Mass为：(P – T)/P。 Spam Mass越大，说明此页面为spam目标页的可能性越大。
为了克服这种问题，需要对PageRank 计算方法进行一个平滑处理，具体做单击添加法是加入“跳转因子（teleporting）”。所谓跳转因子，就是我们认为在任何一个页面浏览的用户都有可能以一个极小的概率瞬间转移到另外一个随机页面。当然，这两个页面可能不存在超链接，因此不可能真的直接转移过去，跳转因子只是为了算法需要而强加的一种纯数学意义的概率数字。
3.n维矩阵式一个稀疏矩阵，无论计算还是存储都很浪费资源。
能否考虑先算出局部的Pagerank值？？
分块式Pagerank算法：

一种面向主题的搜索引擎的实现

化、垂直化、跨媒体化等方面进行研究。
面向主题的搜索引擎又称垂直搜索引擎，是目前研究的热点之一。垂直搜索引擎一般都面向行业，它会对某一领域的内容进行搜索，有很强具
的针对性，与通用搜索引擎主要的不同之处是：它首先，户体验上不同，直搜索引擎的结果比较用垂符合用户的需求，因为它本身搜索的就是某一主
Ａｐｒ２０８．０
一
种面向主题的搜索引擎的实现
同汉高波
（州工学院延陵学院，苏常州２３０）常江１０２
摘要：直搜索引擎的实现涉及到多方面的内容，要包括网站模式定义、垂主网站模式描述、字段语义对照、更新周期规划、复性数据判别、史数据清除等。文章以ｈｔ：／ｗ．ｆｕｄｃｍ的重历ｔ／ｗｗｃｏｎ．ｏｐ
搜索引擎搜索到的信息越来越不能满足人们的需
求，因此新一代搜索引擎的研究得到了长足的发
１关键技术与算法
实现一个搜索引擎，及到多方面的技术，涉每
种技术都要通过各种算法来实现，下面介绍一下搜
展，一代搜索引擎主要从语义化、户体验多样新用
序，时间先后的顺序排序等；如按另一个重要的区别在于，垂直搜索引擎对某一主题的数据更新速度快，而通用搜索引擎的更新速度比较慢。除了以上区别以外，直搜索引擎还涉及中文分词、垂分

web of science 的主题检索的原理

web of science 的主题检索的原理
Web of Science是一个由Clarivate Analytics提供的学术数据库，用于检索各个学科的科学文献。

它基于一种名为"主题集"（subject categories）的方法来进行主题检索。

主题集是一个预定义的、按学科分类的主题列表。

每篇被索引的文献都会被分配到一个或多个主题集中。

这些主题集代表了不同的学科领域，例如生物学、化学、物理学等等。

在Web of Science中进行主题检索时，用户可以选择一个或多
个主题集来限定检索范围。

系统将只返回被分配到这些主题集中的文献结果，从而提供一个特定学科领域的文献集合。

同时，Web of Science还利用了一种名为"被引频次"（cited reference）的方法来评估文献的影响力。

每篇文献中引用的其
他文献以及引用该文献的其他文献都被记录下来，并用于计算该文献的被引频次。

这使得用户可以根据文献的被引频次进行主题检索，并找到最具影响力的研究。

总结起来，Web of Science的主题检索原理主要包括以下两个
方面：
1. 使用主题集来限定检索范围，用户可以选择一个或多个主题集来获取特定学科领域的文献集合。

2. 利用被引频次方法来评估文献的影响力，并根据被引频次进行主题检索，找到最具影响力的研究。

检索步骤及检索式构造

截词截得过短；
输入的检索词太少；
应该用“与（*）”的使用了“或（+）”；
优先运算符“（）”使用错误。
五、调整检索策略(正式检索)
2．检索结果信息量太少的原因：
检索词拼写错误；
遗漏重要的同义词或隐含概念；
检索词过于冷僻具体；
字段算符使用的过多；
使用过多的“AND”算符。
六、获取原始文献
满意：打印、Email或存档
是否需要获取全文 ?
图书馆期刊、资料。
利用全文数据库直接获取
利用文献传递系统获取（原文传递服务）利用文摘数据库的原文服务利用OPAC检索系统，进行馆际互借
信息检索的步骤图
分析检索课题 1.主题概念 2.信息类型 3.时间范围 4.检索目的选择检索系统 1.学科范围 2.系统类型 3.系统功能确定检索词 1.切分 2.删除 3.替补 4.组合 5.增加
用户评价调整检索策略（正式检索） 1,信息量过多时 2.信息量太少时
输出检索结果 1.文摘 2.全文
构造检索式（试验性检索） 1.简单提问式 2.上下文提问式 3.复合提问式 4.结构性提问式
一、分析检索课题
① 分析课题的主题内容
② 确定检索时间范围
③ 确定课题的文献类型
④ 分析检索评价要求
⑤ 分析检索是否有特殊要求
二、选择检索系统
掌握数据库资源所覆盖的学科范围
掌握各种数据收录文献的类型
程进行谋划之后所制定的全盘检索方案。
在实施检索时，应及时分析：
结果与检索的内容、目的和要求是否一致，
同时根据检索结果的多少对检索策略进行相应的修改和调整，以获得最佳的查全率和查准率，直至得到比较满意的检索结果为止。

话题中的主题,主题中的话题

龙源期刊网话题中的主题，主题中的话题作者：徐浩来源：《英语学习·教师版》2018年第11期本期我们重点关注阅读教学中话题与主题的关系。

近些年来对“话题”的探讨非常多，大家对此并不陌生。

一般来说，话题大多是基于情境并指向交际的。

例如，购物作为一个话题，就是基于购物场景（如商场、超市等）并涉及相关语言使用功能（如询问商品、比较价格等）。

有些话题比较具体，如日常生活类话题；而有些话题则相对比较抽象，涉及观点与态度，如教育、环保、科技等。

面向话题的英语教学，一般都需要明确交际情境、预设语用功能、聚焦核心语言、培养必备技能。

因此，面向话题的阅读教学，通常非常注重通过导入环节将学生引入话题情境，通过各种产出任务驱动信息加工和语言内化，与此同时也促成技能的发展。

然而，教师在面向话题的教学过程中，在一定程度上缺乏对学生自身认知、情感的卷入，对学生品性的发展促进不足。

因此，这就需要依托对话题本身的探讨和加工，引入主题性线索，以获得“双轨”的提升——学生既在某一话题上能够达成交际上的理解和表达，同时也激发了自身的思考，促进了自身的成长。

而思考与成长，是主题性的问题，不是话题本身能促成的。

本期，我们刊登三篇探讨话题与主题关系的文章。

李宝荣老师的《基于主题意义开展英语阅读教学的思路与策略》探讨了基于主题意义进行英语阅读教学对学生发展的重要作用，提出了基于主题意义进行阅读教学的整体思路，并从两个方面进行了具体解析，结合教学实践案例分析了基于主题意义开展阅读教学的三个实践策略，即：在文本解读中确定主题意义探究的落脚点；主题意义探究贯穿于“精泛结合”的阅读活动中；输出任务是落实主题意义理解、提升主题表达能力的主要环节。

陈新忠老师的《高中英语教学中语篇的主题与主题意义》强调《普通高中英语课程标准（2017年版）》倡导六要素整合的、探究主题意义的活动观，明确了主题是指作者（或说话者）通过文本传递的主要内容，而主题意义是指主题呈现的核心思想或深层含义。

搜索引擎的发展历程、工作原理及趋势-搜索引擎论文-图书档案学论文

搜索引擎的发展历程、工作原理及趋势-搜索引擎论文-图书档案学论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——0引言随着计算机网络技术的飞速发展，人们要在互联网的海量信息中查找自己所需的信息，就要使用搜索引擎，搜索引擎已经成为人们获取信息的重要手段。

搜索引擎从广义的角度来讲，是指互联网上提供用户检索接口并且具有检索功能的网站，它能帮助人们在互联网中查找到所需要的信息；从狭义的角度来讲，搜索引擎是指根据某种策略、运用特定的计算机程序从网络上搜集要查找的信息，对信息进行组织和处理后，为用户提供检索服务，将用户检索的相关信息展现给用户的系统。

1搜索引擎的发展历程搜索引擎是伴随互联网的发展而产生和发展的，互联网已成为人们学习、工作和生活中不可缺少的平台，几乎每个人上网都会使用搜索引擎。

搜索引擎大致经历了四代的发展。

1.1 第一代搜索引擎1994 年第一代真正基于互联网的搜索引擎Lycos 诞生，它以人工分类目录为主，代表厂商是Yahoo,特点是人工分类存放网站的各种目录，用户通过多种方式寻找网站，现在也还有这种方式存在。

1.2 第二代搜索引擎随着网络应用技术的发展，用户开始希望对内容进行查找，出现了第二代搜索引擎，也就是利用关键字来查询。

最具代表性、最成功的是Google,它建立在网页链接分析技术的基础上，使用关键字对网页搜索，能够覆盖互联网的大量网页内容，该技术可以分析网页的重要性后，将重要的结果呈现给用户。

1.3 第三代搜索引擎随着网络信息的迅速膨胀，用户希望能快速并且准确的查找到自己所要的信息，因此出现了第三代搜索引擎。

相比前两代，第三代搜索引擎更加注重个性化、专业化、智能化，使用自动聚类、分类等人工智能技术，采用区域智能识别及内容分析技术，利用人工介入，实现技术和人工的完美结合，增强了搜索引擎的查询能力。

第三代搜索引擎的代表是Google,它以宽广的信息覆盖率和优秀的搜索性能为发展搜索引擎的技术开创了崭新的局面。

设计搜索算法的教学实践(3篇)

第1篇摘要：随着信息技术的飞速发展，搜索算法在各个领域都发挥着至关重要的作用。

本文以设计搜索算法为主题，通过教学实践，探讨了如何将搜索算法的理论知识与实际应用相结合，以提高学生的编程能力和解决问题的能力。

一、引言搜索算法是计算机科学中的重要分支，广泛应用于人工智能、数据挖掘、搜索引擎等领域。

在教学中，设计搜索算法的教学实践旨在培养学生的编程思维、算法设计能力和实际应用能力。

本文将结合教学实践，分析搜索算法的教学方法、实践案例和教学效果。

二、搜索算法的教学方法1. 理论讲解与案例分析相结合在教学过程中，首先讲解搜索算法的基本概念、原理和常用算法，如深度优先搜索、广度优先搜索、A搜索等。

接着，通过分析实际案例，让学生了解搜索算法在实际问题中的应用。

2. 实践操作与代码实现相结合为了让学生更好地理解搜索算法，可以让学生动手编写代码实现各种搜索算法。

通过实践操作，让学生亲身体验搜索算法的设计过程，提高编程能力。

3. 多种算法对比分析在教学中，可以引入多种搜索算法，如深度优先搜索、广度优先搜索、A搜索等，让学生对比分析它们的优缺点，从而更好地理解不同算法的特点和应用场景。

4. 优化与改进在学生掌握基本搜索算法的基础上，引导他们思考如何优化和改进算法。

例如，在广度优先搜索中，如何利用优先队列提高搜索效率；在A搜索中，如何设计启发式函数等。

三、实践案例1. 八数码问题八数码问题是一种经典的搜索问题，通过搜索算法找到将初始状态变为目标状态的最短路径。

在教学过程中，可以让学生使用深度优先搜索、广度优先搜索和A搜索解决八数码问题，并对比分析不同算法的搜索效率。

2. 图搜索问题图搜索问题广泛应用于路径规划、社交网络分析等领域。

在教学过程中，可以让学生使用广度优先搜索、深度优先搜索和A搜索解决图搜索问题，并分析不同算法在解决实际问题时的优缺点。

3. 字谜问题字谜问题是一种典型的组合优化问题。

在教学过程中，可以让学生使用回溯法解决字谜问题，通过编写代码实现搜索算法，提高学生的编程能力。

百度搜索结果展示的基本原理

百度搜索结果展示的基本原理我们在百度或者其它搜索引擎上输入一个关键词，点击查询，搜索引擎会从先到后列出大量的结果，看到这些结果，我们常会有疑问：这些结果是怎么来的呢？排序的标准又是什么呢？这个看似简单的问题，却是搜索引擎研究的核心难题之一。

为了解答这个疑问，马海祥特意写了这篇文章，为大家介绍一下百度搜索结果展示的基本工作原理：一、页面抓取原理搜索引擎在抓取到我们网站的前提是必须要有渠道，当你新建一个域名，新建了一个普通页面，页面没有经过任何人的访问，也没有任何地方出现过你的页面，那么搜索引擎是无法正确的抓取到你的页面的，有些页面或网站之所以什么都没有操作，搜索引擎也一样可以抓取和收录，其原因主要是通过以下几个渠道：1、链接渠道我们做外链的主要目的是什么，是传递权重还是能够更好的让搜索引擎通过这个链接来抓取我们的站点（具体可查看马海祥博客《外链对网站SEO优化到底有什么作用》的相关介绍）？这是大家都在考虑的一个问题，其实更重要的是让搜索引擎能够通过此链接正确的抓取到我们的网站，这也是SEOER都在说，现在新站建议做外链，老站就没必要的原因之一。

2、提交渠道80%的站点在建立以后会手动提交到搜索引擎，这是搜索引擎在收录到更多站点的一个重点渠道，当搜索引擎不知道你的站点存在的时候，你提交了你的站点，这就是直接告诉了搜索引擎，你的站点是存在的，值得搜索引擎的收录。

3、浏览器渠道百度曾报道，360浏览器可根据用户流量的网页进行收集和抓取，也就是说，当用户使用了360浏览器浏览了某一个未被360搜索引擎发现的站点，那么360浏览器将会记录这个网站，然后将这个网站放到搜索引擎去处理，同样，我想百度浏览器也会做类似的事情吧。

二、文章收录原理一些SEO初学者，刚接触百度收录的时候，总会问：为什么同时发布两篇文章，一篇被收录，还有一篇未收录？为何我在大型网站发布的软文未收录？等等收录问题，其实百度对网站文章收录这一点看的相对严格（具体可查看马海祥博客《百度收录网站文章的现状及原则依据》的相关介绍），所以我们在这一点不能掉以轻心。

人工智能技术在搜索引擎中的应用

人工智能技术在搜索引擎中的应用[ 摘要]文章介绍了搜索引擎的分类、工作原理以及体系结构。

并且基于人工智能技术，对搜索引擎中运用的人工智能技术进行了研究和分析。

描述了搜索引擎发展的智能化方向与方法，对智能型搜索引擎所面临的挑战以及未来发展进行了展望。

文中对网络搜索引擎的搜索策略进行了分析，介绍了如何在网络中搜集和发现信息，以及如何对信息进行理解、提取、组织和处理，并为用户提供检索服务。

本文首先第一部分介绍了搜索引擎技术，第二部分介绍了搜索引擎的工作原理，第三部分对人工智能技术及其在搜索引擎中的应用进行了研究。

展望了搜索引擎中查询接口的智能化发展趋势，尤其是基于关键词匹配搜索技术到自然语言查询，自然语言查询具有智能分词功能，使得查询变得更为简单、易于操作。

[ 关键词]搜索引擎人工智能智能代理自然语言查询[abstract]The thesis illuminates the classification, the systemic structure of the searching engine, makes a research and analysis to the artificial intelligence technology which is applied to the searching engine. It also describes the intelligent way of the development of the searching engine, the challenge to the intelligent searching engine and the prospect of the future development. In this article, it makes a analysis to the searching strategy of the searching engine in internet, explaining how to gather and find information, how to understand, obtain, organize and deal with the information, meanwhile offering the consumer with the searching service. The thesis introduces the search engine technology in first part, the operating principles in the second part and studies the artificial intelligence technology and its application in the search engine in the third part. Prospect the trend of the intelligent development of search interfaces in the search engine, especially for natural language inquiry, which is based on keyword matching search technology and have intelligent divided-word function, making the inquiry simpler and operation easier.[keywords] searching engine artificial intelligence intelligent agencynatural language inquiry.目录1引言 . (1)2搜索引擎技术 . (1)2.1搜索引擎的分类 (1)2.2搜索引擎的工作原理与主要技术 (2)3人工智能技术及其在搜索引擎中的应用研究 . (3)3.1 智能代理技术 (3)3.2智能代理的优势 (4)3.3搜索引擎中的客户端智能代理和服务器端智能代理 (4)3.4搜索引擎中查询接口的智能化 (4)4结束语 . (5)5致谢 . (5)6参考文献 . (5)人工智能技术在搜索引擎中的应用1 引言近年来，由于网络技术的飞速发展，网络成为信息发布和传输的重要方式。

面向主题的快速搜索引擎的设计与研究

配每个ＵＬ一个相关性消息值ｑ并给每个ＵＬＲ，Ｒ
网页抓取、网页预处理、网页分类和网页选择，相等的相关度值，到后面将要计算到的值较大，初定、始页面会人为地根据主题进行筛选，主题的紧如图２所示。与
第２第３期０卷２１年６月０１
淮
阴
工
学
院学Biblioteka 报Ｖ０，ｌ２０Ｎｏ．３
ＪｕｎｌｏａｙｎＩｓｉｔｆＴｃｎｌｇｏｒａｆＨｕｉｉｎｔｕｅｏｅｈｏｏｙｔ
Ｊｎ２１ｕ．０１
面向主题的快速搜索引擎的设计与研究
Ａｂｔａｔｈｓｐｐｒｍａｅｎａａｙｉａｄｃｍｐｒｓｎｏｅｔｃｎｑｅｆｔｅｐｅｅｔｐｐｌｒｓａｃｎｉｅｓｒｃ：Ｔｉａｅｋｓａｎｌｓｓｎｏａｉｏｆｔｅｈｉｕｓｏｒｓｎｏｕａｅｒｈｅｇｎｈｈ
进行比较，其结果分为三种情况： ①相关度值大于相关度阈值，父网页的相且关性消息ｑ值等于初始值，则直接传递父网页的ｑ
值给子网页。
主题爬虫算法
＜识结描＞＼别果述／＼
／
＼
② 相关度值大于相关度阈值，父网页的相且关性消息ｑ值小于初始值，恢复ｑ值为初始值，则
ａｃｒｃａｉｒｉｈｒｔａｈｔｏｅｏｄｎｒｅｒｈｅｇｎ，ｗｈｃａｅｆｒｅｘｅｄｄｔｌｋｎｓｏｃｕａｙｒｔａｅｈｇｅｈｎｔａｆｈｒｉａｙｓａｃｎｉｅｏｔｉｈｃｎｂｕｔｒｅｔｎｅｏａｌｉｄｆｈｏｅａｄｃｍｍｅｃａｂｉｓｗｔｏｅｅｅｃａｕ．ｍｃｎｏｒｉｗｅｓｔｉｓｍｅｒｆｒｎｅｖｅｌｅｈｌ

面向主题搜索引擎的实现与优化

信息做详细了解时，例如用户想了解关于 “ 求职” 的与通用爬虫不同，主题爬虫由于仅专注于某一信息，同时又要求信息是关于建筑行业的，这种需求主题的Ｗｅ子集，ｂ因而能够对该领域进行更深入的挖
通用搜索引擎很难准确满足。在此背景下，针对某一掘和更及时的数据更新。Ｂ主题搜索引擎采用的是ＢＳ
２ｙｇ
面向主题搜索引擎的实现与优化
刘兆伟’黄永峰１京师范大学信息科学与技术学院北京１０７（．北８５０２清华大学电子工程系网络研究所北京１０８）．０４０
摘
要：主题搜索是搜索引擎发展的一个新方向。Ｌｃｎ，＿前优秀的搜索引擎开源软件之一。文章以ｕｅｅ目￣
ＢｓＢ搜索引擎为栽体，研究了面向主题搜索引擎的实现和优化，出了Ｅ提Ｊ中文分词实现方法，针对ＢｓＢ文本结构特性，改进和优化了Ｌｃｎ￣索评分算法，ｕｅｅ构建了一套高性能的主题搜索引擎实验系统。通过对水木清华等ＢＳＢ信息的采集和测试，明了该主题搜索引擎的性能和效率得到较大改进和提高。证关键词：搜索引擎；ｕｅｅＢＳＬｃｎ；Ｂ搜索；中文分词
实现了个性化的ＢＳＢ主题搜索引擎，过实验验证系元化。面向主题搜索引擎可以更深入地挖取特定领通统的效率。域的信息，根据用户的需要进行多元化的检索。下面以面向ＢＳＢ主题搜索引擎为例，究主题搜研
准确度降低，而中文分词的准确度往往直接影响搜索引擎的查询效果和用户体验。如查询 “ 国”结果中，

链接分析算法之：主题敏感PageRank

链接分析算法之：主题敏感PageRank前面的讨论提到。

PageRank忽略了主题相关性，导致结果的相关性和主题性降低，对于不同的用户，甚至有很大的差别。

例如，当搜索“苹果”时，一个数码爱好者可能是想要看iphone 的信息，一个果农可能是想看苹果的价格走势和种植技巧，而一个小朋友可能在找苹果的简笔画。

理想情况下，应该为每个用户维护一套专用向量，但面对海量用户这种方法显然不可行。

所以搜索引擎一般会选择一种称为主题敏感PageRank（Topic-Sensitive PageRank ）的折中方案。

主题敏感PageRank的做法是预定义几个话题类别，例如体育、娱乐、科技等等，为每个话题单独维护一个向量，然后想办法关联用户的话题倾向，根据用户的话题倾向排序结果。

主题敏感PageRank是PageRank算法的改进版本，该算法已被Google使用在个性化搜索服务中。

基本思想：通过离线计算出一个与某一主题相关的PageRank向量集合，即计算某个页面关于不同主题的得分。

主要分为两个阶段：主题相关的PageRank向量集合的计算和在线查询时主题的确定（即在线相似度的计算）。

1、确定话题分类主题敏感PageRank参考ODP网站()，定义了16个大的主题类别，包括体育、商业、科技等。

ODP(Open Directory Project)是人工整理的多层级网页分类导航站点（参见图1），在顶级的16个大分类下还有更细致的小图1 ODP首页粒度分类结构，在最底层目录下，人工收集了符合该目录主题的精选高质量网页地址，以供互联网用户导航寻址。

主题敏感PageRank采用了ODP最高级别的16个分类类别作为事先定义的主题类型。

2、网页topic 归属这一步需要将每个页面归入最合适的分类，具体归类有很多算法，例如可以使用TF-IDF 基于词素归类，也可以聚类后人工归类。

这一步最终的结果是每个网页被归到其中一个topic。