Web信息检索技术的探讨
基于Web的信息检索课网络教学探讨
以网 络 技 术 和 通 讯 技 术 为 代 表 的 现 代信 息 技术 的迅 猛发 展 。 现 代 教育 带 来 给
络教 育 空 间 的 各 种 物 理 器 件 、 件 设 备 硬 等； 网络 信息 资 源则 是在 网络 上 蕴藏 着 的
关键词
ｗｅ 信 息检 索课 网 络 教 学 多媒 体 教 学 ｂ
息检索 课 的 教学 方 法 和现 代 化 教 学 手段 的实 施 提 供 了 良好 的 环 境 。Ｗｏｌ Ｗｉ ｒ ｄ ｄ ｅ
Ｗｅ ｂ是访 问 ］ｔｒｅ 的 一种 最 流 行 的 、 ｎ ｅｎ ｔ 最 方便 的方 式， 用 Ｗｅ 利 ｂ访问 Ｉｔｒ ｅ 的 用 ｎｅｎｔ 户 占了绝大 多 数 ， ｂ蕴 藏 着极 大 的教 育 Ｗｅ 潜力 ， 于 Ｗｅ 基 ｂ的高校 信息 检索 课教 学有 着非 常广 阔 的发展 前景 ｊ 。
特点。
基于 Ｗｅ ｂ的 信 息 检 索课 网 络教 学 就
能Ｌ 。它 具有教 学资 源丰 富 、 学 规模 宏 ｌ ｊ 教 大、 教学 资 源 共 享 、 服 时 空 限制 等 网 络 克
特点 ， 具 有 教 学 内 容 多 元 化 、 息 形 式 且 信 多媒 体 化 、 学 过 程 协 作 化 、 学 方 式 网 教 教 络 化等教 学 特征 。 我国高 等 学 校 的《 息检 索与 利 用》 信 课（以下 简 称 息检 索 课 的 开 设源 于 信 ） １ ８ 年 教育 部 下 达 的 Ｅ ４ 高 教 字 ０ ４号 ９４ ８３ ０ 文件《 关于在 高等 学 校 开设 文 献检 索 与 利 用课 的意 见》 经过 近 ２ 。 Ｏ余 年 的 实践 和 探
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基于WEB信息检索方法研究
、 ． ７Ｎｏ Ｉ ｂ１ ． ｌ ２
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基于 Ｗ Ｂ 息检 索方法研究 Ｅ信
刘波涛 ４∞∞ ／湖 南文理学院 计算机 系，湖 南 常德 ３ ４５０ ） １００
摘 要： 吸收当前信息检索、 智能Ａ ｅｔ ｇｎ等方面的最新思想和技术， 利用人工智能技术。 特别是机器学习技术、 Ａ ｅｔ 多 ｇｎ
息建立索引文件，当用户使用该搜索引擎进行搜索时。 ｇｎ 只需在建立好的索引文件中进行搜索，这比直接搜索网络信息 Ａ ｅｔ
收稿 日期 ：２ｏ 一ｏ 一ｏ Ｏ６ ９ ６
作者简介：刘波涛 （９６ ，硕士研究生， １７ －） 研究方向为计算机网络信息、数据库研究。
维普资讯
中运行的、且不断于环境交互的实体。 在系统中引入Ａ ｅｔ ｇｎ 可使系统具有人的特征， 代表用户完成用户的任务， 并能动态适 应环境的变化更好地满足用户的需求。 提高信息检索的能力。系统模型主要的问题是相关的Ａ ｅｔ ｇｎ如何进行学习， 为关注点
发生变化的用户提供合适的信息。关键是如何动态地调接刻画用户关注点的用户模型以及反应领域情况的领域模型。由此。 涉及到模型中的主要对象，包括文档、领域和用户的表示，以及相关Ａ ｅｔ ｇｎ 的学习 策略。
ＷｅＷａ ｈｒ 等。 ｂ ｔ ｅ［ ｃ
本文吸收当前信息检索、智能 Ａ ｅｔ ｇｎ 等方面的最新思想和技术，利用人工智能技术，特别是机器学习技术，多 Ａ ｅｔ ｇ ｎ
技术 ， 计实现 了一个面向领域的 Ｗｅ 智能检索系统。 Ｊ设 ｂ
２ 基于 Ｗ ｂ ｅ 信息检索体系结构的设计
Ａ ｅｔ ｇｎ 技术是解决分布式智能应用问题的关键技术，Ａ ｅｔ ｇｎ 是指能够自 主地、连续地在一动态变化的、存在于其它系统
Web信息检索技术综述
Web信息检索技术综述作者：黄崑， 赖茂生作者单位：北京大学信息管理系1.期刊论文刘振岩.王万森.陈立平WEB信息检索与WEB数据挖掘-微机发展2003,13(7)首先分析了WEB信息检索的现状,主要针对WEB信息检索的局限性,引出WEB数据挖掘,并对WEB数据挖掘技术作了概要的介绍.然后,讨论了WEB数据挖掘与WEB信息检索之间的关系,最后阐述了如何将WEB数据挖掘的研究成果应用到WEB信息检索领域中,从而提高WEB信息检索的效率和质量.2.学位论文刘绍翰Web信息检索中相关反馈等技术的研究2004计算机和网络技术的飞速发展使Web信息的发布与共享超越了时空的限制，同时也给我们带来了“信息过载”的问题，即信息资源极大丰富，但对于每个特定的用户而言，真正有用的信息和知识却相对匮乏。
绝大多数Web信息检索系统的检索返回结果与用户的信息需求毫不相干，因而为用户索取所需的Web信息资源变得非常重要。
Web信息检索的主要功能是为用户提供方便快捷准确的信息索取服务：按照用户提交的查询在Web文档库中进行查找，将符合用户需求的结果返回给用户。
搜索引擎等Web激光器统虽然能够部分地满足用户的需要，但在准确率、易用性等方面仍存在诸多问题，其效果远不能使人满意。
据此，本文对信息检索尤其是Web信息资源的有效检索这个既有重要理论意义又有广阔实际应用的课题进行了研究和探索。
本文在对Web信息检索现状进行剖析的基础上，采用基于统计学习的方法，探讨了Web文档内容的表示、组织、检索和主题分类等问题，对相关反馈等关键技术进行了系统深入的研究，取得了如下几个方面的成果：(1)首先系统介绍了Web信息检索的历史和系统的体系结构，并对国内外Web信息检索系统的现状进行了回顾与评价；分析了Web信息资源的特点及其导致的信息检索问题；接着探讨了Web信息检索系统的分类和基本功能；总结了Web信息检索系统涉及的若干关键技术及其存在问题。
Web信息检索与搜索引擎的发展与创新
Web信息检索与搜索引擎的发展与创新在互联网时代，Web信息检索和搜索引擎已经成为人们获取信息的重要工具。
随着互联网的快速发展和信息量的爆炸式增长，Web信息检索和搜索引擎也在不断地进行着创新和进步。
从最早的简单的关键词搜索到今天的多维度智能搜索，Web信息检索和搜索引擎在技术上不断地突破自我。
传统的搜索引擎主要通过爬虫程序自动抓取网页内容，然后通过索引和算法的匹配来为用户提供搜索结果。
然而，随着人工智能和大数据技术的发展，搜索引擎已经不再满足于简单的关键词匹配，而是开始向智能化、个性化方向发展。
智能化搜索引擎可以根据用户的行为习惯、兴趣爱好和地理位置等信息，为用户提供更加准确、个性化的搜索结果。
比如，当用户搜索某个关键词时，搜索引擎可以智能地推荐相关的新闻、视频、图片和购物信息，从而让用户更加便捷地获取所需信息。
此外，智能化搜索引擎还可以通过自然语言处理和机器学习等技术，理解用户的搜索意图，提供更加精准的搜索结果。
除了智能化搜索引擎，Web信息检索和搜索引擎在多维度方面也在不断创新。
传统的搜索引擎主要通过关键词匹配来为用户提供搜索结果，然而，在某些复杂的搜索场景下，仅仅通过关键词匹配无法满足用户的需求。
比如，在搜索图片、视频和音频等多媒体信息时，传统的关键词匹配搜索引擎可能无法准确识别多媒体内容中的主体，从而导致搜索结果的不准确性。
为了解决这一问题，Web信息检索和搜索引擎开始引入图像识别、语音识别和自然语言理解等技术，为用户提供更加准确的多媒体搜索服务。
比如，用户可以通过上传一张图片来搜索相关的商品信息，通过说出一段话来搜索相关的视频内容，通过输入一句话来搜索相关的音频资源。
这种多维度搜索的方式不仅提高了用户的搜索体验，也拓展了搜索引擎的应用范围。
除了智能化和多维度搜索，Web信息检索和搜索引擎在信息安全和隐私保护方面也在进行创新。
随着用户信息泄露事件的频发，用户对搜索引擎的隐私保护要求越来越高。
Web信息检索系统中的个性化技术
随着现 代 互 联 网 的 快 速 发 展 ， 络 信 息 呈 现 高 速 增 长 的 态 网 势， ｗｗｗ 正在 成为 人们 可以获取 和利 用 的一 个 巨大 的 信 息资 源 体 。目前 。 各种 Ｗｅ 信 息检索 系统的 广泛使 用就 是一 个 明显 的例 ｂ
证 。广义 的 Ｗｅ ｂ信 息检 索 系统 （ ｂＳ ａｃ ｙｔｍ） 搜 索引 擎 ｗｅ ｅｒｈＳ ｓｅ 和
化技术和 被动 式个 性 化 技 术。 主动 式 个 性化 技 术 主 要是 指无 需
在 电 子商务 领 域 中 ， 们 已 经 进 行 了 大 量 的 个 性 化推 荐 研 人 究 。与此 相反 ， 现代 搜索 引擎 目前已 经 成 为人们 日常 生 活中 一个 不 可缺少 的工 具 ， 然而个 性化 技术却 并没有 在 Ｗｅ 信息 检 索领域 ｂ 中广 受 关注 ， 具有 和现 代电子 商务领 域 中个 ， 畦化推 荐 系 统相 似 功 能 的 Ｗｅ 搜索 系统却 很少受 到人们 的注 意 ｊ ｂ 。也就 是 说 ， 代 搜 现 索 引 擎尚不 能广 泛地 提供个Ｊ 搜索 结果 ， 不 同用 户 一个 相 同 性化 对
约减 、 聚类分 析 、 贝页斯 网络等 ， 然在 一定 程度 上 能够 解 决缩 放 虽 性 问题 ， 而这些 技 术往往 是通过 在 离线 阶段 抽取 出原 始 数据 中 然 的 模 式信 息 ， 并在 在 线 阶段 使用 这 些模 式来 得 到推 荐 集 合 ， 以 所
整体 效果 并不理 想 。可以这 样说 ， 些方法 虽然 可 以 减少 在线 的 这 处 理 开销 ， 是常 常 产 生推 荐结 果 不 准确 的 情况 并且 ， 但 在线 计 算 的 复杂度 也会 随着模 式的 增多而 增加 。
Web信息检索技术研究
Web信息检索技术研究随着互联网技术的快速发展，网络上的信息呈现出爆炸性增长的趋势。
而人们在不同的时间和场合需要找到这些信息。
因此，Web信息检索技术的研究越来越日益受到关注。
Web信息检索技术是指在互联网上通过搜索引擎等方式查找信息的过程。
而搜索引擎技术又是其中重要的部分，其主要应用在通过查询关键字来获取网络上的信息，并能够提供相关性排序结果的过程中。
Web信息检索技术主要包括三个阶段：网页的抓取、网页的索引和用户查询的处理。
一、网页的抓取网页的抓取是指通过网络爬虫程序从互联网上抓取网页的过程。
而网络爬虫程序的核心是其算法，可以根据不同的需求进行调整和优化。
它的主要作用是从互联网上收集网页，然后将其汇总起来，形成一个可供查询的网页库。
二、网页的索引网页的索引是指将抓取到的网页进行分类、标识和整理的过程。
由于互联网上的信息量太大，所以需要将其结构化，以便进行管理和查询。
同时，索引还需要进行去重和过滤，可以考虑在语义上的相似性进行处理，以避免信息的重复性出现。
三、用户查询的处理用户查询是指用户在搜索引擎中输入的关键字或查询语句，搜索引擎通过相应的算法匹配索引库中的网页，然后提供相关型排序结果。
在这个过程中，需要考虑的问题包括如何识别查询词、如何将查询语句转化成可以处理的格式、如何组织查询结果以及如何做出相应的排名。
针对Web信息检索技术的研究，可以从以下几个方面进行深入探讨：1.语义化检索技术的研究对于传统的基于关键字的检索方法，存在“词义异构”、“多义词”、“未登录词”的问题，导致检索结果的准确性和完整性受到很大的影响。
而语义化检索技术则可以有效地解决这些问题。
语义化检索技术将语义信息融入到检索过程中，能够更准确地识别用户的查询意图。
基于语义的Web信息检索技术很有前景，但面临许多挑战，如大规模的语料库获取、语言多样性等。
2.个性化搜索技术的研究个性化搜索技术是指在给定用户的历史查询记录、用户可能感兴趣的信息和其他相关特征的基础上，提供个性化的搜索结果。
Web信息检索及应用设计优化技术研究
传统的搜索 引擎在信息检索的精度 、召回率上存在着一 定的欠缺， 对 由后 台数据库动态产生的深层 网络 （ Ｄ ｅ ｅ ｐ Ｗｅ ｂ ） 中的信息不能检 索，仅采用关键字匹配的检索方式不能实现 基于语义的检索 ， 同时在用 户个性化上存在着一定的问题 ， 提 供的检索结果未进行分类 ， 不便 于用户对信息的准确查询 ， 因
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发 生经 济 纠 纷 ， 账 单 作 为证 据 的 可 能性 也 就 大大 降低 了 。 为了 确保 电子账 单 的法律 效 益 ， 可 以在 电子账 单 上 使用 数 字签 名 技 术， 以保 证 电子 账 单 与纸 质 账 单 具 有 同等 的 法律 效 益 ， 确 保 电
子商务交易 的顺利进行 ， 从而提高电子商务技术 的信用度。
技术 ， 其有广义和狭义之分， 广 义 的 信 息检 索 包 括 信 息 存 储和 信 息检 索 ， 也 即是 上 述 的 信 息 检索 ， 狭 义 的信 息 检 索 又 称 为信
息搜 索 （ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｉ ｔ ｏ ｎ Ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ） 或 信 息查 寻 （ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｓ ｅ ｅ ｋ ） ， 仅
的法律效益， 又能够确认双方 的身份信息， 避免 了电子商务交 易过程中欺诈行为的出现 ， 促进 了电子商务的发展。
关于提高web信息检索系统服务水平的探索
２ １ 年 第 ２期 ０１ （ 总第 １０期 ） ２
齐 齐哈 尔师 范高等专科 学校 学报
Ｊ ｕｎ ｌｏ ｑｈｒＪｎｏ ｅｃ ｅ ’ ｏ ｅｅ ｏ ｒａ ｆＱｉｉａ ｕ ｉｒＴ ａｈ ｒ Ｃ ￣ ｇ ｓ
Ｎ ｏ２， ０ １ ． ２ １
Ｇｅ ｒ Ｎ Ｏ１ Ｏ ｎｅＭ． ． ２
Ｋｅ ｒ ｓ： ｘ ｎ ｎ Ｐ ｒｏ ａ ｚ ｄ Ｒｅｒ ｖ ｌ Ｔｅ ｔ ｕ ｔ ｒ ｇ ｙＷＯ ｄ Ｔｅ ｔ Ｍｉ ｉ ｇ； ｅ ｓ ｎ ｌ ｅ ｔ ｅ ａ ； ｘ ｓ ｉ ｉ ｉ Ｃｌ ｅ ｎBiblioteka 一、引 言
随着计算机 科学技术 的飞速发 展 以及 Ｉｔｍｅ 的迅 述 ｎｅ ｔ 普及 ， 越来越多 的人奔跑 于信 息的高速路上 ， 高个性化信 提 息服务水平是 Ｗｅ ｂ研究的重要组成部分 。服务的实现是通 过 收集相应 的网络信息 ， 按照个体用户信息 需求 、 问历史 访 以及兴趣爱好 等多种因素进行分析 、 收集和整理。如何提高 这种分析、 收集 和整理的能力？ 也就是如何更高效 、 准确 的满 足个体的信息搜索需要 ， 有着重要 的研究价值。 目前搜索引 擎个性化研究主要分为 ： 户文档类别层次法 、 用 结构聚类 ， 元 搜索引擎｝ ｌ 布式信息 检索 模型ｇ 信息过滤技术Ｈ ｊ 和分 Ｊ 、 。但当 前搜索引擎在个性化搜索方面还存在许多问题。 多数搜索 大 引擎是通 过用户注册及用户个性化配置 、 为用户建立 配置 文 件等来 高用户搜索请求 的精度和命 中率 ， 这种方法虽然 在一定程度上实现 了搜索服务 的个性化。 但是这种方式需要 用户在服务器上登记个人信息 ， 这样就有可能造成用 户某些 隐私 信 息 的 泄露 。还 有 一 些 搜 索 引 擎 如 Ｈｏｂ ｔＺ ｔｏ， ＤＮＥ Ｔ等 通 过 在 返 回 的结 果 页 面 上 提 供反 馈链 接 来 获 得 用 户 的反 馈 信息 ， 但是这种方式要求用户的配合 ， 际的可行性很差 ， 实 效 果 并 不理 想 。本 文 在上 面 问 题 的 基 础上 ， 出 了 以个 性 化 为 提 目标 ， 把软关联 规则应 用于关 键词优化 、 检索结果聚类的方 法， 同时通过设计相关算 法 ， 实现 了一个信 息个 性化检索系
基于语义Web技术的智能信息检索研究的开题报告
基于语义Web技术的智能信息检索研究的开题报告一、研究背景和意义随着互联网的快速发展，越来越多的信息被发布到网络上，如何高效地检索到自己想要的信息成为了互联网用户面临的一个普遍问题。
传统的文本检索技术主要基于关键词匹配，效果难以满足用户的需求。
近年来，语义Web技术的发展给信息检索带来了新的思路和方法。
语义Web技术是一种用于描述、共享和结构化信息的技术，其核心是RDF（资源描述框架）和SPARQL（RDF查询语言）。
语义Web技术的应用可以将数据从简单的文本转换为更加结构化的表达形式，提供更加灵活和精确的查询方法。
将语义Web技术应用于信息检索中，可以实现更加智能化的检索过程，满足用户的多样化需求。
本研究旨在探究基于语义Web技术的智能信息检索方法，通过对语义Web技术的研究和应用，提高信息检索的效率和准确性，提升用户体验。
二、研究内容和方法本研究主要包括以下内容：1. 语义Web技术的基础知识：学习RDF、OWL、SPARQL等关键技术，了解语义Web技术在信息检索中的应用。
2. 语义建模和标注技术：探究将现有文本信息转换为符合语义Web 技术的模型和标注方法，研究如何将模型和标注应用于信息检索中。
3. 智能查询和推荐技术：研究基于语义Web技术的智能查询和推荐方法，包括基于关系的查询、语义匹配查询等方法，探究如何利用推理机制和本体知识表达信息之间的语义关系，提供更加智能化、精确的查询服务。
4. 实验验证和性能评估：基于实际数据集，验证所提出方法的性能和效果，通过评估指标比较不同方法的优劣。
本研究将采用文献综述、实验研究等方法，探究基于语义Web技术的智能信息检索方法和应用。
三、预期结果和创新点本研究的预期结果是设计并实现一种基于语义Web技术的智能信息检索系统，该系统可以提供更加准确、灵活、智能化的查询服务，满足用户的多样化需求。
同时，本研究还将对语义Web技术在信息检索领域的应用进行深入探究，提出相应的解决方案和方法，为进一步推广语义Web技术在信息检索领域的应用提供参考。
Web信息检索与推荐的数据挖掘研究
Web信息检索与推荐的数据挖掘研究随着互联网的快速发展，Web上的信息呈现爆发式增长，给用户带来了巨大的信息过载问题。
为了解决这个问题，Web信息检索和推荐系统逐渐成为了研究的热点领域。
而数据挖掘作为一种重要的技术手段，对于Web信息检索和推荐系统的研究和应用起到了重要的作用。
首先，数据挖掘在Web信息检索方面的研究中发挥了重要的作用。
传统的Web搜索引擎主要靠关键词匹配进行信息检索，但是在信息众多、相关性模糊的情况下，搜索结果往往过于杂乱和冗余。
而数据挖掘技术可以通过分析用户的搜索行为、挖掘用户的偏好和兴趣等信息，提供更加个性化和精准的搜索结果。
例如，利用聚类算法将用户划分为不同的群体，根据群体的兴趣和需求优化搜索结果的排序和展示，从而提高搜索结果的质量和个性化程度。
其次，数据挖掘也在Web推荐系统的研究中发挥了重要的作用。
Web推荐系统旨在帮助用户快速、准确地找到自己感兴趣的内容，提高用户对Web 信息的满意度和用户体验。
数据挖掘技术可以通过分析用户的历史行为和兴趣偏好，构建用户画像，并利用推荐算法实现个性化推荐。
例如，基于协同过滤的推荐算法可以通过分析用户的历史行为，找到相似用户，并推荐这些相似用户感兴趣的内容给当前用户。
此外，数据挖掘技术还可以帮助推荐系统发现用户可能感兴趣但尚未发现的内容，从而提供更丰富和多样的推荐结果。
除了在Web信息检索和推荐系统中的应用，数据挖掘还可以通过分析Web社交网络等数据，为用户提供更加精准和个性化的服务。
Web社交网络中的用户行为、社交关系等信息可以被用来构建用户社交网络，进而分析用户的影响力、社交圈子等信息，为用户提供更加个性化和精准的服务。
例如，根据用户在社交网络中的影响力指标，可以给用户提供更加权威和可信的信息源；根据用户的社交圈子关系，可以给用户推荐与他们社交圈子相关的内容。
然而，数据挖掘在Web信息检索与推荐的研究中也面临一些挑战和问题。
首先，随着互联网的快速发展，数据量呈指数级增长，如何高效地处理和分析这些海量数据成为了一个问题。
WEB全文信息检索技术
WEB全文信息检索技术李灿（华南理工大学图书馆 510641）摘要：本文探索了在INTERNET网上实现全文检索的技术。
计论了从网上信息的标引、分类等预处理到组织信息检索的过程，并就智能检索技术的发展进行了阐述。
关键词：信息检索因特网全文检索一、前言Ｉｎｔｅｒｎｅｔ网是目前全球最大的、最有影响力的信息网络，它将政府、学校、图书馆、商务场所、研究机构和其它组织中的局域网（ＬＡＮ）集成为一个单一的、庞大的、跨越全球的通讯网络。
越来越多的人们利用这一网络与世界各地的人进行交流。
如何利用Ｉｎｔｅｒｎｅｔ网获取有价值的信息，已成为科研人员必备的一项基本技能。
因特网是一个开放型的巨大的信息资源库，拥有上千万台以上的主机和过亿的用户；并且由于因特网信息蕴含的无限丰富，信息组织、表达的直观、生动以及信息服务的方便性和多样性，愈来愈多的信息搜索者被其独特的魅力所吸引。
而在近几年，因特网用户的数量更是成倍地增长。
可见，因特网检索已成为实际上最普及、最受关注、最常涉及的信息检索领域。
二、概述网上的信息具有数量大、形式多、内容广、专业性不强等特点，给情报搜集、分类、检索等工作带来了新的问题和挑战。
如何充分利用因特网上的信息资源正成为情报科学研究者所关注的热点。
全文信息检索就是概据Ｉｎｔｅｒｎｅｔ信息的特点而发展起来的一种检索方式。
它主要指研究对整个文档信息的表示，存储、组织和访问，即根据用户的查询要求，从信息数据库中检索出相关信息资料。
全文检索的中心环节是文件内容表达、信息查询的获得以及相关信息的匹配。
一个好的全文信息检索系统不仅要求将输出信息进行相关性排列，还应该能够根据用户的意图、兴趣和特点自适应和智能化地调整匹配机制，获得用户满意的检索输出。
要实现全文检索，首先必须对WEB信息进行预处理。
三、WEB信息的预处理信息预处理的主要功能是过滤文件系统信息，为文件系统的表达提供一种满意的索引输出。
其基本目的是为了获取最优的索引记录，使用户能很容易地检索到所需信息。
基于Web的信息检索技术研究
基于Web的信息检索技术研究随着互联网的不断发展，信息检索技术逐渐成为人们获取信息的主要方式之一。
而基于Web的信息检索技术则是近年来发展最为迅速、应用最为广泛的一种技术。
本文将介绍基于Web的信息检索技术的原理、发展历程、应用场景和研究现状，以及未来的发展方向。
一、基于Web的信息检索技术的原理基于Web的信息检索技术是指通过互联网提供的信息资源进行检索的技术。
其原理包括两个方面：搜索引擎和Web爬虫。
搜索引擎是指通过对互联网上存在的网页进行分析，抽取其中的关键词和信息，并建立索引，从而为用户提供检索服务的计算机程序。
搜索引擎的搜索结果依据其所建立的索引，可以是网页、视频、图片等各种信息形式。
常见的搜索引擎有Google、Baidu、Bing等。
Web爬虫是指利用计算机程序对互联网上的网页进行自动化爬取和解析，从而获取其中的信息和链接。
Web爬虫的作用是收集互联网上的信息、建立搜索引擎的索引、判断网页的质量和可信度等。
Web爬虫也被称为网络爬虫、网络蜘蛛、网络机器人等。
二、基于Web的信息检索技术的发展历程随着互联网的快速发展，基于Web的信息检索技术也得到了迅速的发展。
一般来说，可以将其发展历程分为以下几个阶段：1. Web检索技术的萌芽期（1989-1993年）这个阶段主要是Web技术的开始期，由一些计算机科学家和研究者利用互联网上的资源编写小型的检索系统。
2. Web检索技术的初步发展期（1993-1998年）这个阶段主要是由万维网的发明者蒂姆·伯纳斯·李（Tim Berners-Lee）推动了Web技术的与互联网整合，也是Web搜索引擎面世的阶段。
3. Web检索技术的蓬勃发展期（1998-2008年）这个阶段是Web搜索引擎的黄金时期，各大搜索引擎如Google、Yahoo等纷纷推出了自己的搜索算法，成为了互联网上最受欢迎的应用之一。
4. Web检索技术的全面普及期（2008年至今）这个阶段主要是由于互联网技术的快速发展，以及社交网络、移动互联网等新兴技术的兴起，带动了Web检索技术的全面普及。
Web信息检索的技术分析与发展策略研究
计算 机科学 ２０ Ｖ １３ №． ０ ６ ｏ． ３ ４
Ｗｅ 息检 索的技术分析与发展 策略研 究 ｂ信
李振龙 （ 台州学院信息与电子工程学院 浙江临海 ３ ７０ ） １００
摘 耍 随着 Ｗｅ ｂ的不断发展 ， 高速 而有 效的信 息检 索 系统需求 日渐迫切 本文对信 息检 索的核 心技 术——搜 索 对
快速 、 的 ｗｅ 信息 检 索 系统 的 出现 使数 字 化 图 书 有效 ｂ
馆、 电子商务、 远程教学等呈现出光明的前景。但在使用过程 中， 因特 网的迅猛发展 、 ｂ 随着 Ｗｅ 信息 的增 加 ， 人们 也逐渐发 现和体会到了它 的局 限与 不足 。ｗｅ 信 息检 索 系统表 现 不 ｂ 佳的原因何在？如何改进才 能适应 ｗｅ 今后 的发展 ？ ｂ 因为 ， 搜索引擎 以 ｗｅ 信息 为处理对 象 ， ｂ 位于 ｗｅ 信息 １ ） 检索 系统 层次分类 的底层 ， 几乎所有 Ｗ ｅ 信息检索 系统是 以 ｂ 搜索引擎 作为基础 和核 心技 术。下面我们对搜索引擎 的一 般
ｈｏ Ｎ ｒ ｅｎＬｇ ｔＡ ｔＶｉ ａ Ｉｆｓｅ ｏ ， ｏｔ ｒ ｉ ， ｌ ｓ ，ｎｏ ｅｋ等 。 ｈ ｈ ａ ｔ
于用户提出的检索请求， 搜索引擎通过检查索引找出匹配的
文档（ 或链接 ） 并返 回给用 户。在查 询时 ， 用户 不需要 知道 搜
索引擎 中索引 的具体组织形 式 。 ２２ 搜 索引擎 的工作机制 ． 自从第 １ 个搜索引擎开发成功以来， ｂ ｗｅ 上的搜索引擎 已经发展到数 百个 。虽然 各个 搜 索引 擎 的具体 实 现不 尽 相 同， 但一般包含 ５ 基本部 分 （ 图 １ 示） Ｒ ｈ ｔ分 析器 、 个 如 所 ：ｏｏ、 索引器 、 检索器 和用 户接 口。
基于语义的Web信息检索系统的研究
第２ ５卷 第 ５期
２０ ０ ８年 ５ 月
计算 机应 用与软 件
Ｃｏ ｕ ｅ ｐ ｉａ ｉｎ ｎ ｆｗａ ｅ ｍｐ ｔｒＡｐ ｌｃ ｔ ｓ ａ ｄ Ｓｏｔ ｒ ｏ
Ｖ０ ． ５ Ｎｏ ５ １２ ． Ｍａ ｖ２０ ８ ０
基 于语 义 的 Ｗｅ ｂ信 息 检 索 系统 的研 究
互 。也就是说当前信 息检索技 术没有使 用语义技 术 ， 而很难 从
对用户提问给出精确 的查询结果 。 Ｔｍ．Ｂ ｒｅｓＬｅ Ｓ ｍ ｎｉ Ｗｅ ｉ ｅｎｒ ｅ 对 ｅ ａｔ ｂ做过如下描述 ： — ｃ 语义万维 网并不是一个 孤立 的万维 网， 而是对当前万维网的扩 展 ， 语义万
Ｔ ｒ ｕ ｈ ａ ａｙ ｉ ｆｔｒ ｅ ｉ ｌ ｍｅ ｔｄ ｐ ｏｏ ｙ ｅ ｓ ｓｅ ，ｈ ｒ ｃ ｅｐ ｅ ｅ ｔ ｈ ｅ ｉｎ ａ ｄ ｉ ｌｍｅ ｔ ｔ ｎ ｐ ｏ ｏｙ ｅ ｏ ａ ｗｏ ｋ ｉ ｉｈ ｈ ｏ ｇ ｎ ｓｓｏ ｅ ｍｐ ｅ ｎ ｅ ｒ ｔｔｐ ｙ ｔｍ ｔ ｅ ａｔ ｌ ｒ ｓ ｎ ｓｔ ｅ ｄ ｓｇ ｎ ｌ ｈ ｉ ｍｐ ｅ ｎ ａｉ ｒ ｔｔ ｐ ａ ｆ ｍｅ ｒ ｎ ｗｈｃ ｏ ｆ ｒ ｂ ｔ ｏ ｕ ｎ ｓａ ｄ ｑ ｅ ｅ ａ ｅ ｍａ ｋ ｄ ｕ ｔ ｔｔ ｍｅ ｔ ｉ ｅＤＡＭＬ ｓ ｍａ ｔ ｅ ｎ ｕ ｇ ． ｅ ｅ ｓａｅ ｎ ｓｐ ｏ ｉｅ ｂ ｔ ｔｕ ｔｒ ｄ ｏ ｈ ｄ ｃ ｍｅ ｔ ｎ ｕ ｒ ｓｃ ｎ ｂ ｒ ｅ ｐ ｗｉ ｓａｅ ｎ ｓ ｎ ｔ ｉ ｈ ｈ ｅ ｎ ｉ Ｗ ｂｌ ｇ ａ ｅ Ｔｈ ｓ ｔ ｔｍｅ ｔ ｒ ｖｄ ｏ ｈ ｓｒ ｃｕ ｅ ｃ ａ ａ ｄ ｓ ｍｉｓｒ ｃｕ ｅ ｎ ｏｍａｉｎ ａ ｕ ｈ ｏ ｕ ｎ ｓ ａ ｄ ｔ ｅｒ ｃ ｎｅ ｔ Ｗ ｈ ｎ ａ ｄ ｃ ｍｅ ｔｉ ｎ ｅ ｅ ｗｈ ｎ ａ ｑ ｅ ｙ ｉ ｐ ｏ ｅ ｓ ｄ ａ ｄ ｗ ｅ ｎ ｅ —ｔｕ ｔｒ ｄ ｉｆ ｒ ｔ ｂ ｔｔ ｅ ｄ ｃ ｍｅ ｔ ｎ ｈ ｉ ｏ ｔｎ ． ｏ ｏ ｅ ｏ ｕ ｎ ｓ ｉ ｄ ｘ ｄ， ｅ ｕ ｒ ｓ ｒ ｃ ｓｅ ｎ ｈ ｎ
基于Web技术的信息检索与分析
基于Web技术的信息检索与分析在当今的信息时代，信息的快速获取和准确分析，已经成为了人们日常工作和生活中最为重要的要素之一。
而基于Web技术的信息检索与分析，已经逐渐成为了一种非常流行和高效的方式。
本文将从Web技术的基础入手，介绍其在信息检索与分析中的应用，并且通过实例分析的方式，展示了其在实际操作中的优势和不足之处。
一、Web技术的基础Web技术是指基于互联网的一种应用技术。
它是由一系列的技术组合而成，包括HTML、CSS、JavaScript、AJAX等等。
其中，HTML作为Web技术的基础，是所有Web技术中最为基本的构造语言。
它的功能在于定义网页的结构和内容，而CSS则主要用来控制网页的布局和样式，JavaScript用来实现网页的动态效果和交互行为，AJAX则可以实现网页的异步加载，提高用户的浏览体验。
二、Web技术在信息检索中的应用1. 搜索引擎搜索引擎是指基于Web技术的一种信息检索工具。
它通过Web技术中的爬虫程序，抓取网络上的信息，并将其建立成一个存储在数据库中的索引。
同时，搜索引擎还具有智能化的查询功能，可以根据用户的查询关键词，在索引库中寻找相关的信息，并返回给用户最符合其需求的结果。
常见的搜索引擎包括谷歌、百度、搜狗等等。
2. 数据挖掘数据挖掘是一种基于Web技术的信息分析方法。
它通过利用Web技术中的爬虫程序和Web服务技术，对大量的Web数据进行收集和分析，并找出其中存在的规律和关联。
同时，数据挖掘还可以对数据集进行可视化处理，使数据之间的关系更加直观和清晰。
数据挖掘在商业、医疗等领域中得到广泛的应用。
三、Web技术在信息检索中的实例分析在这里，我们将以谷歌搜索引擎和豆瓣网为例，展示Web技术在信息检索与分析领域中的应用。
1. 谷歌搜索引擎谷歌作为全球最大的搜索引擎，其成功的背后离不开Web技术的支持。
其主要特点如下：1）基于大数据技术，建立了全球最大的索引库。
2）通过智能化的搜索算法和人工智能技术，精准地匹配用户需求。
基于Web的个性化信息检索技术研究
２ 信 息检 索工具研 究
２１ 个 性 化 搜 索 引擎 ．
针对 现有搜索引擎 的缺陷 ，开发个性 化服务 系统就显 得
非常重要 。个性化搜 索引擎 系统是 通过 收集和分 析用户信 息
来 学习用 户 的兴趣 和行 为 ，从 而实现主动 推荐 的 目的 ，它 能 充分提高站点 的服务质量和访 问效 率 ，从 而可 以吸引更 多的 访 问者 ，产生更 大的点击率 ，提高网站 的知名度 。个性化 服 务的本质是将用 户个 体归结到某个 用户类 中 ，然后 根据其访 问规律进行 Ｗｅ ｂ页面的推荐 ，由于每个用户都 有 自己的访 问 目的 ，具有不 同的访 问序列 。如果 当前用 户 已经有 一个访 问
力。所 以，如何确定 用户 的需要 ，提高用 户查询效 率和查 询
精 度 ，从 而 满 足 用 户 的 个 性 化 检 索 ，已 成 为 Ｗｅ 用 进 一 步 ｂ应 发 展而 必 须 要 解决 的一 个 非 常 关 键 的 问题 。
反馈 给要做索 引的主站点 ，它也不断把 以前 已经 组织过 的 目 录 自动更新 。然后 ，搜索 引擎再对 已收集 的信 息进行分类 整
搜 索引擎按 照信 息搜集 方 法和 服务 提供方 式不 同分 为 ： 目录式搜索引擎 、机器人搜 索引擎 、元 搜索 引擎 及其他一 些
技术 的搜索引擎 。 ２３１目录式搜索引擎 ． ． 以人工或半 自动方式搜集信息 ，编辑 人员查看信息之后 ，
序列 ，那么其他具有 类似访 问序列 的用户 下一次访 问可 以为 该用户 提供推荐 。这 样随着不 同用 户访问 的推进 ，可以将用
电脑编程技巧与维护
WEB信息检索综述
张 培 宾
（ 州航 空 工业 管理 学院 图书馆 ， 南 郑 州 ４ ０ １ ） 郑 河 ５ ０５ 摘 要： 本文对 目前 比较 常用的几种 Ｗｅ 信 息检 索工具及 其功能进行 了 绍 ， ｂ 从检 索工具 、 索技 巧和发晨， 检 劳荨兄个另回进行 了 分 析 ， 对 Ｗｅ 息 检 索 的发 展 趋 势 进 行 了分析 和 预 测 。 并 ｂ信 关键 词 ： ｝信 息检 索 ； 索 工具 ； 索技 巧 ｗｅ 】 检 检 ２ ｂ信息 检 索 的一 些 关键 技 术 。２ ．基 于 内容 的 检索 技 术 。 ． Ｗｅ ２ ．１ ２ １概述 因特网上丰富多彩的 Ｗｅ ｂ信息资源给人们带来 ＿巨大的便利， ｒ 每 Ｗｅ ｂ是一个分布式的、 全球性 的数字图书馆模型 ， 它的 Ｕ Ｌ相当于地 Ｒ 常因 Ｕ Ｌ会变动而导致搜索的返 回结果 Ｒ 天上网浏览新闻， 收发邮件 ， 检索相关资料等几乎成 了人们每 日必需的 址的文件标识器。而现实中 ， 道：作餐 。不论是哪种类型的网络信息， Ｉ ： 一般 情况下 ， 我们不知道其 变得无用。另一种代替 Ｕ Ｌ来定位搜索 目标 的方法是基于内容的方 Ｒ 它是一个包含关键词的表， 可作为检索 目标 网页的查询条件。这种 在网上存储的地址， 也尢法记住那么多内容的地址 。另外 ， 其他一些媒 法 ， 体如图像 、 音频和视频也大量存在。Ｗｅ ｂ是一个非常大的 、 非结构化且 查询 称 为基 于 内容 的 寻址 ， 要查 询 。它 的优点 是 ， 或概 当一个 目标 网页 基于内容的寻址定位也不会改变 ， 从而仍然可以得出正确的检 无处不在的数据库， 这就需要有效的Ｔ具来管理 、 检索和从数据库 中筛 移动时 ， 互联网上存在着多种格式的文档 ， 除了文本之外还 选信息。为了有效地查询和利用网上信息 ， 人们开发 了各种 Ｗｅ ｂ信息 索结果。另～方面， 音频、 视频。 『 人ｆ使用搜索引擎式基本上都是进行文本搜索， １ 对 检 索 系统 ， 索 引擎 （ｅｒｈＥ ｇ ｅ ） 是 一类 能 自动 搜索 ， 织 有图像 、 即搜 Ｓａｃ ｎ ｉ ｓ。它 ｎ 组 Ｗｅ 信息 资源 ， 供检 索服 务的信 息服 务系统 。 ｂ 并提 多媒体内容 的检索技术 尚不成熟 。就此问题 目前提 出了基于内容的图 Ｗｅ ｂ信息检索的基本形式有三种。 第一种搜索引擎 ， 它标引一部分 像检索技术 ，其１ 作原理是 ，由机器 自动提取包含图像 内容的可视特 二 网络 文献作 为 一个 全 文数 据库 ； 二 种 是 Ｗｅ 第 ｂ目录 ， 按 主题 来 对所 征 ： 它 颜色 、 纹理 、 形状 、 对象的位置和相互关系等。对数据库中的对象和 检索与样本相似的图像。２ ． ．２ ２ 选的 Ｗｅ， ｔ文献进行分类 ； 三种还没有完全成熟 ， 第 却利用超链接结构 查询样本图像在特征空间进行相似匹配 ， 自 然语言处理技术。 自然语言处理长期以来一直是人工智能的一个核 来检 索 网络 。 人 １ 实现 Ｗｅ ． １ ｂ信息检索的条件 。实现 Ｗｅ 信息检索必须具备 包 心研 究 领域 。比较 基础 的技 术有 自动分 词 、 名和机 构名 的 自动 识别技 ｂ 资源， 信息处理干信息传输这ｊ大条件。 ｕ 其中， 信息资源指对各种信息进 术 、 自动标引技术等， 其它像信息抽取 、 自动文摘 、 文档 自动分类 、 中文 行分类 ， ，ｌ ， ， 汇总 力１ 组织 按照客观事物的相互关联建立起来 的有序结 概念词的 自动发现以及概念词之间的语义关系的确定等复杂技术也都 工 构 ； 处理 指利 用计算 机信 息 进行 的～ 系列筛 选 ， 信息 反馈 ， 匹配 ， 算 等 必不可少。 计 应用了这些技术的搜索引擎我们称之为智能搜索引擎。 实现 语义理解 、 知识管理和知识检索 。 其中， 加］操作 ； 息传输指人和计算机借助通信 网络进行的信息传递和交 智能搜索的过程主要分三部分 ： ： 瞧 流。 因此， 信息经济学专家提出： “ 信息网络是现代通信 网， 算 机网和信 知识库是实现智能搜索的基础和核心。．３ ｌ ｝ １ ２ ．集成搜索引擎技术。 ２ 这种技 息资源网的综合 ， 现代通信 ， 电子计算机 ， 信息资源（ 息内容 ） 信 三者互相 术是将搜索引擎系统建立在多个现有的搜索引擎之上，提供对这些引 渗透 ， 连接 ， 合而形 成的全方 位的服 务网络 。 联 这 种网络按 不 同途 径发 擎进行统一访 问的服务 。 集成搜索引擎 自己并不维护所有文件的索引。 但是 ， 了提供 更好 的服 务 ， 个 复杂 的集成 搜索 引 擎通 常会维 护一 些 为 一 展， 往信息资源开发 ， 利用和共享这个方向下趋向三网合一” 。 １ 面 临的主要 难题 。主要 有两类 ： 本 身 的问题 和用 户及其 检 关于底层搜索引擎内容 的信息。当向集成搜索引擎提 【查询以后 ， ． ２ 数据 叶 Ｉ 它能 索系统交互的问题。 数据的分布． 数据分布在许多计算机和平台上。 将该 查询分 送 到适 当 的底层 搜索 引擎 ，再搜 集 和整 理底 层引擎 返 回的 ａ Ｉ 生： 网络 互联 的有 效带 宽及其 可靠 Ｉ经 常发生变 化 。． 定数据 的大 量存 结果 。 多个 搜索 引擎组 合在 一起 ， 查询 的 网络 覆盖 面将 比任何单 个 生 ｂ 不稳 将 可 在 ： Ｂ资源经 常更 新 ， 致要 处理 大量 空链接 和重 新 定位 的 问题 。Ｃ 搜索引擎都要大很多。由一个建立在多个专题搜索引擎基础之上的集 ＷＥ 导 ． 非结构和冗余数据： 由于网络的共享性， 许多网络资非常相似或有大量 成搜索引擎代替综合引擎 ，可以解决存 Ｗｅ 上搜索的可扩展性 问题。 ｂ 的镜像存存。不同的资源有着不同的概念模型 ， 缺乏一致 ｝ ． 生。ｄ 异构数 此外 ，集成搜索引擎还可以方便对多个引擎的查询 ，提高检索的有效 据： 全球文献 巾有各种语种 ， 如扣丁语系和汉语等 ， 而且不能简单地通 性。 ．４ ２ ．数据挖掘技术与检索技术的结合 。 ２ 数据挖掘技术也称数据库知 识发现技术， 被广泛 的应用于数据仓库 、 并行分布式数据库 中， 以发现 过 软件来解 决 。 ２Ｗｅ 信 息资 源检 索方法 与搜 索技术 ｂ 数据 中隐含的规律和趋势 ， 用来分析经验 、 解释原因、 制定决策 、 指导改 使数据库具有知Ｓ， Ｙｇ的詹陛。 Ｉ 数据挖掘技术涉及许多学 ２ Ｗｅ 信息资源检索方法 。 ．１ ． ｝ Ｉ ， ２ ．直接访问信息源搜索的途径。通 进和预测趋势 ， １ 常 的做法 足通 过 Ｉ Ｐ地址 直接 打 开 网站或 网页 ， 般 是在 已知 所查 询 的 科的技术 ， 一 包括数据库技术 、 统计学 、 机器学习 、 模式识别技术以及信息 ｂ挖掘技 术 ， 实现对 Ｗｅ 它 ｂ存取 信 息在某 一具体 的网站或 网 页时使 用 ，不过 这种 方法需 要 记忆 大量 的 检 索技术 。现在有 一种 新技术 称为 Ｗｅ 域名， 网址。一种更简便的方法是安装网络实名插件 ， 可在浏览器的地 模 式 、 ｂ Ｗｅ 结构 和规 则 ， 动态 的 Ｗｅ 以及 ｂ内容的查 找 。 ｂ Ｗｅ 挖掘技 术最 址 栏或搜 索引擎 网站 中 ， 输入 中英文 网站名 称 ， ，７ １ 直接 如 ３２ 网络实 名 ， 大的特 ｜ 是从 大量 数据 巾发 现有 用 的知识 ，因此发 展面 向互联 网的 就 州 入网站 ， 输 企事业 单位 ， 商标， 产品等炎键词的中英文名称 ， 就能直达 知识挖掘技术 ， 并将其与灵活使Ｈ 的信息检索技术无缝的结合起来 ， ｊ 将 方便的、 内容空前丰富的学）知识和问题的 Ｊ 对应的网站或网页。 ．２ ２１ 利用网络检索 具。 ． 可使刚综合 眭搜索引擎 ， 会向人们提供一户 网站 ， 查 询过 程 一 求 解途 径 。 Ｇ ｏｌ ｅ 在 般提供分类查询和关键词查询。 有些网站还提供 很多网址的链接， 根 ３搜索引擎及其技术 据 需要 点击 ， 可直接 进 入 网站 当需 要检 索某 些专 业性 或特 定信 息 时 ， 可 ３１ ．搜索引擎构成。搜索引擎是一种最为常见的 Ｗｅ ｈ信息检索系 使 Ｊ 々题搜 索 引擎 ．例如 专业 地 图搜 索 的Ｔ具 有 图吧 （ｔ： ｗ ｐ 统 ， ｌ Ｉ ｊ ． ｈｐ ／ ｗｍａ— ｔ， ｗ 主要 由 四部分 组成 ：网络 机器 人 ： 个 功能 很强 的程 序 ， 会 定 ａ 是一 它 ｈｌＯｌ， ａＣｌ）矧行天下ｍ ｐ ｗ ， ｐ ｏ ） ．３ －ｌ ｛ ／ ， ¨ ２ ． ｉ。２１ 构造检索提问式的要 期 根据 预先 设定 的地 址去查 看 对应 的 网页 ，如 网页发 生变 化就重 新 获 Ⅲ ｃｎ ． 点。 存检 索 中 ， 两个最 为关键 的步 骤 ， 是慨括 检索 提问 ， 择精确 的 取该 网页 ， 则根据 该 网页 中的链接 继续 去访 问 。 有 一 选 否 网络机 器人访 问贞 面 检 索词 ； 二是正�
基于Web的智能信息检索方法研究
高
玲 李 春生 ， 杨冬 黎 ，
（ ． 庆 油 田 图书 馆 ， 龙 江 大 庆 １３ ０ ；． １ 大 黑 ６ ３ ０ ２东北 石 油 大学 ， 龙汀 大庆 ，６ ３ ８） 黑 １３ １
ＧＡＯ ｎｇ．ＬＩＣｈ —ｓ ｅ ｇ ｎｄ ＹＡＮＧ ｎ — ｉ Ｌｉ ｕｎ ｈ ｎ ａ Ｄｏ ｇ ｌ
将大 量分 散无 序 的 ｗｅ ｂ页信 息集 中起来 ， 过加 Ｊ整 经 ＿ 理， 使之 形 成有 序化 、 系统 化 的语 料 库 ； ） 信技 术 ， 关 选择 在 检 索 模 型 中应 用概 率 的计算 方法 Ｉ； ） 运用 统计 的学 习方 法 ， （ 通过 ３ 实 现模 型对 检索 结果 的优 化 与完 善。用 已知 的石 油安 全 生 产 方 面 的文 档 ，对 模 型 的 检 索结 果不 断 地进 行 训 练 ， 而使 模 型 在 多 次 交互 操 作 之 后 ， 到 的 检 索 结 从 得 果 逐步接 近 用户 提 问的理想 命 中结果 。
Ｋ ｅ ｏ ｄｓ： ＥＢ；ｎｏ ｍａｉｎｒｔｉｖ ｌ ｅ ｔｓｒｉｇ ｙｗ ｒ Ｗ ｉｆｒ ｔ ｅｒｅａ；ｔｘ ｏｔ ｏ ｎ
Ｗｅ ｂ为用 户提 供海 量 信息 的同 时 ， 带来 了大 量 也 的 噪声 ， 户对 大量 的无关 信 息淹 没 对 自己有 价值 的 用 信息 已经 无法 忍受…。 以即 时的处理 大量 信息 ， 高 所 提 信息 检索 系统 的准 确率 ， 用 户可 以快速 找 到 自己所 使
ｉｇｆａｕｅ ｅ ｔ ｅｉｎ ｏ ｈｉ ｓ ｏｄ Ｓ ｇ ｎａｉｎ ａ ｄ ｔｘ ｏ ｉｇ ａｇ ｒｔｍ．Ａｔｔｅｓ ｎｅ ｔ ，ｔｅｍｏ ｅ ｓａ ｐｉｄ ｉ ｎｏｍａｉｎｒｔｉｖ ｌｆｒｐ ｏ ｕ ｉｇ ｎ ｅ ｔｒ ｘｒ ｔｏ ｆＣ ｎｅｅＷ ｒ ｅ ｍｅ ｔｔ ｎ ｅ ｔｓｒ ｎ ｌｏｉ ａ ｏ ｔ ｈ ｈ ａ ｌ ｉ ｍｅ ｈ ｄ ｌｉ ｐ ｌｅ ｎ ｉｆｒ ｔ ｅｒｅ ａ ｏ ｒｄ ｃｎ ｏ
Web智能信息检索技术研究
１ Ｗｅ 信息检索技 术分析 ｂ １１ 搜 索引擎的基本结构和工作机制 ．
引用 图 ，创 建了一个 多达４ 亿个网 页的链接图 ，根 据这一链接 图可以 迅速 计算 出其中每个网页的ＰｇＲｎ￣ 。ＰｇＲ ｎ值是人们主观评价 ａｅ ａｋ ａｅ ａｋ 网页重要性的一个重要标准。Ｓ ｎｏ 大学的ＰｇＲ ｎ值的具体计算 ｔ ｆｒ ａ ｄ ａｅ ａｋ 方 法如下” ：假定页面 引用了 页面 Ａ．而Ｃ （ 是 页Ａ Ａ） 引用其他 页面
为 ｌ 。
１ 检 索结果 的联机 聚类 ． ３
器 、索 引器 、检索器和用户接口。如图 ｌ 所示 ：
为了方便用 户ｗｅ信 息检索结果的可 视化输 出 ， 进行联 机聚 ｂ 可 类。聚类是指将文档集 合分成若 干个簇 ， 要求 同一 簇内文档 内容的相 似度尽可能地大 ，而不同簇问的相似 度尽可 能地 小。Ｈ ａ ｔ ｅｒ等人 ｓ ’ 的 研究 已经证明 了 “ 聚类假 设” ，即与用户查询相关 的文档通常会聚类
Ａｌ ｒ ｓ 等搜索 引擎是 网络信 息检 索工 具的典 型代表 。虽 然各个 搜 ｔ Ｖｉａ ｅ ｔ 索 引擎 的具体实现不尽相 同，但 一般包含５ 个基本 部分 ：Ｒ ｂ ｔ ｏ ｏ 、分析
（ ｎ 为相应网页 中的链接数 目，ｄ Ｐ） 为衰减因子 ，取０ ｌ 间的值 （ 一之 通 常取０ ５） Ｒ Ｐ ｇ Ｒ ｎ ） 网页的概率分布 ，所有 网页的Ｐ 之和 ， 。Ｐ （ａｅ ａ ｋ ８ 构成 Ｒ
若干个子簇 （ ｓ
． …
，
ｓ
．
…
，
ｓ ），直到用 户满意为止
１ 基 于概 念 的检 索 ． ４
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dj中出现
过，对于没有出现过的词，其相应的权重直接设为
0。由上式知，
词在文本中出现的次数越多，则权重越大；如果出现该词的文本
数越多，则表明该词对于文本库中文本的区分能力相对较差，权
重就越小。权重越大，则相应的词对于该文本来说越重要。
查询向量与文本向量类似，只不过查询向量中的权重表示
文本中包含的词分析出来）、停用词删除（删除冠词、介词等）、词
干提取、索引词的选择和建立词典等。
（4）在有了文本预处理结果后，需要建立文档的索引。利用
文档索引可以大大提高信息检索的速度。文档索引是一种便于
用词检索的数据结构。
（5）在建立文档索引后，就可以对文档库中文档进行检索。
用户提交查询后，检索系统将直接访问索引。由于索引是一个可
0，因此，在实际存储文本
向量时只将那些权重不为
0的词与对应的权重存放在一起。这
样在计算过程中不需要太多的内存空间。
向量空间模型的优点是可以对查询向量中的词赋予权重，
从而改善检索的性能，并可以利用量化的相似度对检索结果进
行排序。向量空间模型的主要缺点是假设词彼此之间是相互独
Google在实践中使用了PageRank模型，并取得了非常好的效
Web搜索引擎，其检索对象主要是
Web
网页，因此搜索引擎需要从互联网上抓取尽可能多的网页保存
到本地文本文档库中，一般这个过程由程序（网络爬虫）自动完
成。
（2）本地文本文档库构建完成之后，检索系统提取文本文档
图
1基于索引的检索技术
库中文档的文本字符串，并进行文本预处理。文本提取过程主要
中文本的总数，为文(ti) 本库中出现词
ti的文本数。
将
tf和
idf结合起来，定义词
ti在文本
dj中的权重为：
）×log（n/n
dij=
姨Σti∈
tf（
djti，
tf（
djti，djt）
i）∈
∈）×log（n/n2
ti
分母为归一化因子，其中
越是与自己查询相关的信息越应该排在前面。因此，需要衡量查
询结果与用户所提交查询的相关程度，进而对查询结果进行排
序。查询结果的排序工作对任何一个信息检索系统来说，都是非
常关键的。
而文本检索模型就是用来严格确定文本的表示方式、查询
的表示方式以及查询与文本的匹配程度的。传统文档的文本检
利用概率论模型的典型系统有
Kwok［8］与
Robertson［9］等，它
们在利用样本计算词权重的过程中考虑了词在文档中出现的频
率，其中，
Kwok系统还考虑了词在整个样本集合中出现的频率。
概率论模型的效果要明显优于布尔模型，但比向量空间模型略
差。
1.3.4
PageRank模型
Web站点中。因
此，如何快速有效地提取出人们所需要的信息，成为当前迫切需
要解决的问题。在学术界，信息检索技术成为一门新兴学科，发
展极为迅速。在产业界，当前信息资源大体可以分成两类：纯文本格式的信息和多
媒体（图像、影视频）信息，本文主要探讨基于文本检索的原理和
词对用户的重要程度，权重为
1表示期望在文本中出现的词，而
0表示不希望出现的词。例如，查询
q用向量（
q1，q2，…，qm）表示，
则
qi=0查询中不包含词t姨i
1查询中包含词
ti
知道文本向量和查询向量后，就可以计算文本向量与查询
向量之间的相似度，
进而评价文本与查询的相关程度。有多种计
相关技术、基于图像检索的一些关键技术等。
1基于文本的检索技术
1.1基于文本检索的工作流程
在海量的信息中获取真正需要的信息，顺序搜索的响应时
间将变得不可忍受。解决搜索响应时间的办法是对文本文档库
中的文本进行预处理，为文本文档库建立一种便于搜索的数据
结构—
———索引。基于索引的检索技术非常适用于大规模、稳定的
算向量之间相似度的方法，一般用两个向量之间的夹角余弦值
来计算：
dj·q
sim（q，di=
）
q
dj
其中，dj·q表示两(×) 个向量的点积，
dj
表示向量
dj
的模。
由于每篇文本往往仅与某个主题有关，文本只包含
m个词
中的一小部分，这样大多数的权重都为
索模型有布尔模型、向量空间模型和概率论模型等［4］，互联网中
Web页面的文本检索模型有
PageRank模型等。
1.3.1布尔模型
布尔模型是文本检索系统中使用最普遍的模型［5］。在布尔
模型中，一个文本用一个词的集合来表示，这些词主要是名词。
布尔模型认为一个词在一个文本中要么出现要么不出现，因此
科技情报开发与经济
SCI-TECH
INFORMATION
DEVELOPMENT＆
ECONOMY
2010年第
20卷第
5期
文章编号：1005－6033（2010）05－0105-05收稿日期：2010－01－07
Web信息检索技术的探讨
赵静，张鸿业
（河海大学，江苏南京，210098）
立的，这种对词之间相关性的忽略，实际上会损害文本检索系统
整体的性能。
1.3.3概率论模型
概率论模型的基本准则是文本按照与查询的概率相关性大
小排序，排在前面的文本是最有可能被获取的文本［7］。即如果文
本满足如下公式则该文本被获取：
p（rel｜Doc）≥p（Notrel｜Doc）
要对新文档建立一个倒排索引，并将新的倒排索引与原索引归
赵静，张鸿业
Web信息检索技术的探讨本刊
E-mail:bjb＠sxinfo．net信息工作研究
图
2倒排文件数据结构
T
词
汇
表
关键词
出现情况记录
词汇出现情况
并。当删除一个文档时，就遍历整个索引，把与该文档相关的所
摘要：随着互联网技术的蓬勃发展，基于
Web的信息成指数增长，如何在海量信息中
获取自己真正需要的信息成为巨大挑战。因此，基于
Web信息检索技术随之孕育产生。
详细介绍了基于文本的和基于图像的检索技术，并对几种传统的文本检索模型进行了
对比，指出了它们各自研究的焦点。
关键词：Web信息检索技术；文本检索技术；文本检索模型；图像检索技术
在词汇表中查找这些词。
（2）查找词出现情况：获取与查询串中所有词相关的出现情
况列表。
（3）词出现情况的操作：主要是通过对上一步中获取的词出
现情况列表的操作来实现短语查询、近似查询和布尔查询等。
每当本地文档库发生添加和删除时，检索系统也必须对文
档索引进行相应的维护。当本地文档库中增加新的文档时，只需
有词出现情况全部删除，若某个词的出现情况已经删除至零，则
将该词也从词表中删除。
1.3文本检索模型
基于索引的搜索大大提高了大规模文本文档集的搜索速
度，用户提交查询语句后可快速获得查询结果。然而用户在搜索
信息时，由于
Web资源十分庞大，返回的查询结果往往会包含上
万条信息。而用户希望获得与其需求密切相关的搜索结果，并且
以便于搜索的数据结构，检索系统可以通过索引快速获得与查
询相关的文档集合。
（6）在获取与查询相关的文档后，由排序系统评价相关文档
与查询的相关程度并对其排序，最后返回给用户。
1.2文档索引的工作原理
文档索引是一种便于用词检索的数据结构。常见的索引数
据结构有
3种：倒排文件［1］（inverted
用以表示词的权重要么为
1要么为
0。查询由布尔逻辑操作符号
（如
AND，OR和
NOT）和词组成的规范布尔表达式组成，例如
“（书
OR杂志）
AND计算机
AND网络
”。整个布尔模型的检索
策略都是基于二值决策准则，在将查询与文本进行匹配时，布尔
模型只是判断文本相关或不相关。
中图分类号：G354文献标识码：A
随着信息时代的到来，尤其是互联网技术的高速发展，网络
中各种类型的
Web网站数量成倍增长，这些
Web信息形成了巨
大的信息资源。但是随之也出现了许多问题，例如，低价值信息
和高价值信息混杂在一起，大量重复性信息出现在不同网站中，
大量不准确甚至是错误的、垃圾信息充斥在各个
速度。倒排文件一般由词汇表和词出现情况两部分组成（见图
2）。词汇表一般采用特殊的数据结构（Hash技术、trie树或B－树）
存储来提高词的查询速度。对于词汇表中的每个词，在词汇出现
情况中都有一个列表来记录词在所有文本中的出现位置。基于
倒排文件的搜索一般分为如下
3个步骤：
（1）词汇表查询：将用户提交的查询语句分割成独立的词，
Vector
Space
Model，VSM）
设本地文档库文本的集合为D＝｛d1，d2，…，dn｝，词的集合为
T＝｛t1，t2，…，tm｝，VSM将文本
dj表示为一个
m维稀疏向量
:
dj＝
｛d1j，d2j，…，dmj｝，j＝1，2，…，n。这
n个