数据挖掘技术在智能搜索引擎中的应用
数据挖掘在互联网行业的应用
数据挖掘在互联网行业的应用在当今数字化的时代，互联网行业蓬勃发展，产生了海量的数据。
这些数据就如同隐藏在深海中的宝藏，等待着被发掘和利用。
而数据挖掘技术，正是那把打开宝藏之门的神奇钥匙。
数据挖掘，简单来说，就是从大量的数据中提取出有价值的信息和知识的过程。
它融合了统计学、机器学习、数据库技术等多个领域的知识和技术，通过对数据的分析和处理，发现数据中的潜在模式、关系和趋势。
在互联网行业，数据挖掘的应用可谓是无处不在。
首先，在电子商务领域，数据挖掘发挥着至关重要的作用。
各大电商平台每天都会产生海量的交易数据，包括用户的购买行为、浏览记录、商品评价等。
通过对这些数据的挖掘，电商平台可以了解用户的喜好和需求，从而进行精准的商品推荐。
比如，当你在某个电商平台上购买了一本书，下次登录时，你可能会发现平台为你推荐了同类型的其他书籍，或者是与这本书相关的周边产品。
这种个性化的推荐不仅能够提高用户的购物体验，还能够增加平台的销售额。
另外，数据挖掘在互联网广告领域也有着广泛的应用。
在我们浏览网页、使用社交媒体或者观看视频时，经常会看到各种各样的广告。
这些广告并不是随机出现的，而是通过数据挖掘技术进行精准投放的。
广告商通过收集用户的兴趣爱好、地理位置、浏览历史等数据，分析用户的行为模式和消费倾向，从而将广告投放给最有可能感兴趣的用户。
这样一来，广告的点击率和转化率都得到了显著提高，同时也减少了对不相关用户的干扰。
社交网络也是数据挖掘的一个重要应用场景。
像微信、微博、抖音这样的社交平台，拥有着庞大的用户群体和海量的用户数据。
通过数据挖掘，社交平台可以分析用户之间的关系网络、兴趣爱好和话题热度，从而为用户推荐可能感兴趣的好友、群组和话题。
此外，数据挖掘还可以用于检测社交网络中的异常行为，如虚假账号、网络欺诈等，保障用户的安全和平台的正常运营。
在搜索引擎领域，数据挖掘同样不可或缺。
搜索引擎每天都会处理数以亿计的搜索请求，通过对这些搜索数据的挖掘，搜索引擎可以了解用户的搜索意图和需求，优化搜索算法，提高搜索结果的准确性和相关性。
网络智能化技术在信息科学中的应用与创新
网络智能化技术在信息科学中的应用与创新随着信息科学的快速发展和互联网的普及，网络智能化技术在信息科学中的应用与创新成为了一个热门话题。
网络智能化技术是指利用人工智能、大数据、机器学习等技术，赋予网络系统自主学习、自主决策能力，从而提高信息科学的效率和精确度。
本文将重点探讨网络智能化技术在信息科学中的应用与创新。
一、网络智能化技术在搜索引擎中的应用搜索引擎是网络智能化技术应用最为广泛的领域之一。
通过利用大数据和机器学习算法，搜索引擎可以根据用户的搜索历史、兴趣爱好和行为模式，为用户提供个性化的搜索结果。
例如，当用户在搜索引擎中搜索"旅游"时，系统会根据用户的地理位置和过往搜索记录，为用户提供与旅游相关的信息，如酒店推荐、旅游景点介绍等。
这大大提高了用户体验和搜索效率。
此外，搜索引擎还可以通过自然语言处理和知识图谱技术，对用户的搜索意图进行深度理解。
例如，当用户搜索"苹果"时，搜索引擎可以通过上下文等因素判断出用户是在寻找关于苹果手机的信息，还是关于苹果公司的信息，从而为用户提供更加准确和有针对性的搜索结果。
二、网络智能化技术在大数据分析中的应用大数据是指规模庞大、种类复杂且难以处理的数据。
而网络智能化技术可以帮助我们更好地利用大数据，并从中挖掘出有价值的信息。
通过运用机器学习和数据挖掘技术，网络智能化技术可以从海量数据中找出隐藏的规律和趋势，从而为企业决策、市场预测等提供有力支持。
例如，在社交媒体平台上，用户的评论和行为数据都是宝贵的大数据资源。
通过网络智能化技术的应用，我们可以从这些数据中分析用户的兴趣爱好、情感倾向等，并据此进行精准的用户画像和个性化推荐。
这不仅帮助企业更好地理解用户需求，还能提高用户的满意度和忠诚度。
三、网络智能化技术在网络安全中的创新网络安全一直是一个全球性的难题，而网络智能化技术的应用也为网络安全领域带来了新的创新。
利用机器学习和数据挖掘技术，网络智能化技术可以自动识别和阻止网络攻击，提高网络的安全性。
数据挖掘技术在互联网领域的应用研究
数据挖掘技术在互联网领域的应用研究随着互联网的发展，数据量也越来越大，以至于人们无法手工处理这么庞大的数据量。
因此，数据挖掘技术在互联网领域的应用越来越广泛。
在这篇文章中，我们将从几个方面来讨论数据挖掘技术在互联网领域的应用研究。
一、用户数据分析在互联网领域，每个用户在使用互联网时会产生大量的数据，如搜索记录、浏览记录等。
这些数据可以通过数据挖掘技术进行分析，从而了解用户的兴趣和需求，为企业提供更好的服务。
例如，一些搜索引擎公司将用户的搜索历史和浏览记录作为基础数据，通过数据挖掘技术进行分析，为用户提供更加个性化的搜索结果和推荐服务。
二、社交网络分析随着社交网络的兴起，人们在社交媒体上的行为也产生了大量数据。
数据挖掘技术可以用来分析人们在社交媒体上的行为，如朋友圈的点赞、评论、转发等。
这些数据可以用来发现关键词、热点话题以及人际网络等信息。
同时，社交媒体还可以通过数据挖掘技术进行情感分析，在基于情感的营销和口碑管理方面发挥重要作用。
三、竞争者分析除了分析用户和社交媒体行为之外，数据挖掘技术还可以用来分析竞争对手的行为。
例如，企业可以通过分析竞争对手的价格、销售策略、广告投入等数据，了解对手的市场定位和竞争优势。
这些信息对企业进行市场预测和制定市场策略非常有帮助。
四、网络安全随着网络攻击的不断增多，确保网络安全变得更加重要。
数据挖掘技术可以用于网络安全，例如，网络安全公司可以通过数据挖掘技术分析网络流量数据，识别网络攻击并生成实时警报和预测模型。
这样可以帮助企业及时发现网络安全威胁并采取措施。
五、广告推荐数据挖掘技术还可以用于广告推荐。
例如，广告公司可以通过分析用户的浏览记录和搜索历史，了解用户的兴趣和需求，并根据这些数据来推荐广告。
这样可以提高广告的点击率和转化率。
总结来说，数据挖掘技术在互联网领域的应用非常广泛。
从用户数据分析到竞争者分析，再到网络安全和广告推荐，数据挖掘技术都扮演着重要的角色。
数据挖掘技术在人工智能领域中的应用案例
数据挖掘技术在人工智能领域中的应用案例在信息时代，大数据的涌现成为人们生活中的常态。
而数据挖掘技术的出现，则为处理海量数据提供了有效的方法。
数据挖掘技术不仅能够揭示数据背后的规律，还能为人工智能领域的发展提供强有力的支持。
下面，本文将探讨数据挖掘技术在人工智能领域中的应用案例。
一、人脸识别技术随着科技的不断进步，人脸识别技术已经成为了许多领域中不可或缺的一部分。
数据挖掘技术在人脸识别技术中的应用，可以帮助我们更准确地识别人脸特征，从而实现更高水平的人脸识别精度。
通过大量人脸图像的数据挖掘，我们可以获取到不同人脸特征之间的共性和差异，进而构建更为精确的人脸识别算法。
以人脸识别支付为例，当用户在支付时，无需输入密码或扫描条码，只需要通过摄像头进行人脸识别即可完成付款。
数据挖掘技术通过分析用户在不同支付情境下的人脸特征，可以实现用户的识别和身份确认，从而提高支付的便捷性和安全性。
二、智能推荐系统智能推荐系统已经渗透到了我们生活的方方面面，比如电商推荐、音乐推荐等。
在智能推荐系统中，数据挖掘技术起到了至关重要的作用。
通过对用户历史行为数据、兴趣偏好等进行挖掘和分析，可以为用户提供个性化、准确的推荐结果。
以音乐推荐系统为例，数据挖掘技术可以通过挖掘用户对音乐的偏好和情感倾向，来推荐符合用户口味的歌曲。
通过分析用户历史播放记录、收藏列表等数据，可以发现用户的音乐喜好模式，并基于此模式进行推荐，从而提高用户的使用体验。
三、自然语言处理自然语言处理是人工智能领域的重要应用之一，而数据挖掘技术在自然语言处理中发挥了关键作用。
通过对语言文本的挖掘和分析，可以帮助计算机更好地理解、处理人类的自然语言。
以机器翻译为例，数据挖掘技术通过分析大量的双语语料库，挖掘出不同语言之间的翻译规律和语义关系，从而实现机器对文本的准确翻译。
通过数据挖掘技术的支持，机器翻译系统可以不断学习和优化，提高系统的翻译质量和准确性。
四、智能驾驶智能驾驶是人工智能领域的热点应用之一。
Web数据挖掘在搜索引擎中的运用
Web数据挖掘在搜索引擎中的运用摘要：随着互联网技术的不断发展，在网络中数据与信息不断增多的背景下，就需要利用数据搜索引擎的方式来寻找出用户想要查询的信息，进而达到收集信息的目的。
本文主要探讨的是web挖掘技术在搜索引擎中的应用，首先分析了web挖掘的概念及其内容，在此基础上阐述了搜索引擎存在的不足，最后叙述了web挖掘技术在搜索引擎中的应用。
关键词：数据挖掘；互联网；搜索引擎中图分类号：tp391.31 web挖掘的概念及其内容对于web挖掘来说，经过了几年的发展我们并不陌生，但是对于不同人来说web挖掘都有着不同的理解方式，而现阶段的web挖掘内容主要包含着三个方面。
1.1 web内容挖掘web内容挖掘是整个web数据挖掘技术的核心，对互联网中的信息进行分析后我们可以看出，其主要是通过互联网中的各种类型的服务、数据源以及信息源组成的，例如ftp、telnet和www等。
由于web内容挖掘具有很多优势，因此数字图书馆、政府办公和电子商务等都是采用web的方式来对数据库进行访问的。
同时web内容挖掘所涉及的范围也是非常广泛的，除了图像和文本外，还包含了视频、音频以及多媒体等。
1.2 web结构挖掘对于web结构挖掘来说主要是针对web中的文档结构进行分析，从组织之间的结构模式来获取有价值的信息。
web的结构挖掘技术具体来说就是在互联网中的超链接之间的关系和web文档自身的结构综合到一起而推导出的一种超出web以外的信息。
1.3 web行为挖掘所谓web行为挖掘技术，就是通过互联网中的web服务器所包含的日志文件以及互联网中用户的信息进行统计与处理进而获取有用的信息反馈给查询者。
具体的工作模式是在www服务器中用户登录的信息进行后台备份后进行归类并分析，最终达到获取用户行为的目标。
2 现阶段搜索引擎的不足由于在互联网中主要是通过html语言规范来对信息进行描述的，并且对互联网中的信息进行包装、传输以及发布也都是经过web的方式来处理的。
基于数据挖掘的搜索引擎技术
引擎 中 ， 而 大大提 高 了查 全率和 查 准率 。 从
关键词 ：数据挖掘 ； 搜索引擎； 用户 负反馈
中图法 分类 号 ：Ｔ ３ １ Ｐ１ 文献标 识码 ：Ａ 文章 编号 ：１０ ．６ ５２ ０ ） １０２ ．２ ０ １３９ （０６ １－０９０
Ｓ ａｃ ｇｎ ｅ ｈ ｏｏ ｙ Ｂ ｓ ｄ ｏ ｔ ｎ ｎ ｅ ｒｈ Ｅｎ ｉｅ Ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ａ ｅ ｎ Ｄａａ Ｍｉｉ ｇ
查全率和查准率 。
可通过计算 Ｐ（ ｄ 的概率来完成 ， Ｃ／ ） 即给定文档 ｄ属于文 档类 Ｃ 的概率大小 。Ｎ ｖ ａｅ 模 型的判 断原则是将 ｄ指定 到使 ａｉ Ｂ ｙｓ ｅ Ｐ（ ｄ 达到最 大概率 的 Ｃ 类 中， Ｃ／ ） 即求 解 ａｇｍ ｘＰ（ ｄ 。 ｒ ａ Ｃ／ ） Ｐ（ ｄ 可根据文档的长度进行分解 ： Ｃ／ ）
Ｂｙｓ ａｅ 分类模型是一种基于概率 的分类 方法” 虽 然对文本处 ，
理做 了很 多简化 ， 它仍 然能得到较高 的分类正确率。它是基 但
于所有词 条在 文档 中出现概率 相对独立 的假设 之上 的。假设
集合 Ｃ是 文本 的集合 ， 断一个 文档 ｄ是 否属 于某个 类别 Ｃ 判
将数据挖掘技术引入到搜索引擎 中， 以大大提高搜 索引擎的 可
应用 中还需要进行特征集压缩 。
动将 网页数据分 为教学 、 娱乐 、 体育 、 闻等 １ 新 ５个类别 ， 其过程
如 图 ２所 示 。
（） ２ 本系统采用词 和类别 的互信 息量进行 特征项抽 取 ， 算
文档 自动分类的关键 问题 是如何 构造一个 分类 函数或分
收 稿 日期 ：２ ０ ７ １ ；修 返 日期 ：２０ －９ ２ ０ ５ ０ ．２ ０ ５ ０ －８ 基 金 项 目 ： 国 家 自然科 学基 金 资 助 项 目（ ０ ７ ０ ９ ； 西 省 ６计
数据挖掘在互联网行业的应用
数据挖掘在互联网行业的应用在当今数字化的时代，互联网行业蓬勃发展，每天都产生着海量的数据。
这些数据犹如一座隐藏着无数宝藏的矿山，等待着被挖掘和利用。
数据挖掘作为一种从大量数据中提取有价值信息的技术，在互联网行业中发挥着至关重要的作用。
数据挖掘在互联网行业的应用广泛且多样。
首先，在电子商务领域，它被用于用户行为分析。
通过收集用户的浏览历史、购买记录、搜索关键词等数据，企业能够深入了解用户的兴趣偏好和消费习惯。
例如，当用户在购物网站上浏览商品时，数据挖掘算法可以根据用户的历史行为和相似用户的购买模式，为其推荐相关的商品。
这种个性化推荐不仅提高了用户的购物体验，还增加了商家的销售额。
在社交媒体方面，数据挖掘同样有着显著的应用。
社交平台上的用户生成了海量的文本、图片、视频等内容。
通过对这些数据的挖掘，平台可以了解用户的社交关系、兴趣爱好、情感倾向等。
比如，通过分析用户发布的内容和互动行为，能够发现潜在的社交圈子和热门话题。
这有助于平台为用户提供更精准的内容推送，增强用户的粘性和参与度。
在互联网广告领域，数据挖掘更是发挥了关键作用。
广告商可以利用数据挖掘来精准定位目标受众。
通过分析用户的上网行为、地理位置、兴趣偏好等信息，广告商能够将广告投放给最有可能感兴趣的用户，提高广告的点击率和转化率。
此外，数据挖掘还可以对广告投放效果进行实时监测和评估，以便及时调整广告策略。
另外，在搜索引擎优化中，数据挖掘也不可或缺。
搜索引擎公司通过分析用户的搜索行为和搜索关键词的热度，不断优化搜索算法，提高搜索结果的相关性和准确性。
同时，对于网站所有者来说，利用数据挖掘了解用户的搜索需求和习惯，可以优化网站内容和结构，提高网站在搜索引擎中的排名。
数据挖掘在互联网金融领域也有着重要的应用。
金融机构可以通过分析客户的交易记录、信用评分、风险偏好等数据，进行精准的风险评估和客户细分。
这有助于金融机构制定更合理的信贷政策，降低风险，提高收益。
基于数据挖掘的智能引擎研究
挖掘技 术应 用到搜 索 引擎领域 ，从 而产生 智能搜 索引 擎，将会 给 用户提供 一 个 高效、 准确 的 ｗ ｅ 检 索工具 。 ｂ 本文针对 目前搜 索引擎在检索准确率和全面性方面存在的不足 ，设计并实现 了一种智能化搜 索引擎模型 ，同时提 出了 种 改进 的聚 类算 法和 关联 分析 方法 ，并在 此基 础上 实现 了一 个基 于数据 挖 掘的搜 索模 型 。 关键 词 ：数据挖 掘 ；搜 索 引擎 ；智能化 ；Ｗ ｅ ｂ挖掘 中图分类号：Ｔ Ｉ 文献标识码 ：Ａ Ｐ８ 文章编号：
摘 要 ：随着互联 网的迅速 发展 ，网络上 的信 息 量呈现 出迅 猛增 长趋 势 ，为 了查询 所 需知识 ，搜 索 引擎 已成 为知 识搜 索和知识 发现 的 必备 工具 。该 工具是 综合 了数 据库技 术、数据 挖掘 技 术、人 工 智能知 识等 多种技 术 ，利 用数 据检 索策略 进 行 知识发 现 的过程 。但 目前搜 索引 擎还存 在一 些缺 陷 ，尤其是 针 对个性 化 的查询 请 求往往 不 能达到 满 意效果 。所 以将数 据
ａ ｈｅ ｅ ｓ ｔｓａ ｔ ｒ ｅ ｕｌｓＴｈ ｒ ｆｒ ， ｅ ｄａａ ｍ ｉｉ ｇ ｔｃ ｎ ｏ ｙ ｉ ｏ ｔ ｅ ｆｅ ｄ ｏｆｓ ａ ｃ ｎ ｎ ｓｒ ｓ ｔ ｎ ｅｌｇ ｎ ｅ ｃ ｃ ｉｖ ａｉｆｃ ｏ ｒ ｓ ｔ． ｅ ｅｏ ｅｔ ｔ ｎ ｎ ｅ ｈ ｏｌｇ ｎｔ ｌ ｅ ｒｈ ｅ ｇｉｅ ，ｅ ｕｌｎｇ ｉ ｉｔ ｌ ｅ ｔｓ ａ ｈ ｙ ｈ ｈ ｉ ｉ ｎ ｉ ｒ ｅ ｇｎｅ ｎ ｉ ，ｗｉｌｂ ｏ ｐ ｏ ｄ ｎ ｆ ｃｅ ｔａ ｃ ｒ ｔ ｌ ｓ ａ ｃ ｏ ｓＴｈｉ ｅ ｃ ｅ ｉ ｕ ｒ ｎｌ ｎ ｔ ｅ ｃ ｏ ｃ ｕｒｃ ｎ ｌ ｅ ｔ ｒ ｖｉｅ ａ ｅ ｉｎ ，ｃ ｕ ａｅ Ｗ ｅ ｅ ｒｈ ｔ ｏｌ． ｓ ｓ ａ ｈ ｎｇｎｅ ｃ ｒｅ ｔｙ ｉ ｈｅ ｓ ａ ｈ ｆ ｒａ ｃ ａ ｙ ａ ｄ ｉ ｂ ｒ ｒ ｃ ｍｐｌｔｎ ｓ ｈ ｈ ｒｃ ｍｉ ｇ ｎ ｔ ｅ ｄ ｓｇ ｎ ｍ ｐｅ ｅ ｔｔｏ ｆａ ｍｏｄ ｌｏｆｉ ｅｌｇ ｎ ｅ ｒｈ ｎｇｎ ｓａ ｓ ｒ ｐ ｅ ｎ ｏ ｅｅ ｅ ｓ ｏｆｔｅ ｓ ｏ ｔｏ ｎ ｓ ｉ ｈ ｅ ｉｎ ａ ｄ ｉ ｌｍ ｎａｉ ｎ ｏ ｅ ｎｔｌｉｅ ｔｓ ａ ｃ ｅ ｉｅ ，ｌｏ ｐ ｏ ｏｓｄ ａ ｉ ｐ ｏ ｄ ｌｓｅｉ ｌ ｏ ｉ ｍ ｎｄｃ ｒｅａ ｉｎ ａ ｌ ｓｓａ ｄ ｏ ｓｂａ ｉ ｏａ ｈ ｅ ｅａｓ ａ ｃ ｍ ｏ ｅ ｓ ｄｏ ｔ ｉ ｎ ｍ ｒ ｖｅ ｃｕ ｔｒｎｇａ ｇ ｒｔ ｈ ａ ｏ ｒｌｔｏ ｎａｙ ｉ，ｎ ｎｔ ｓｓｔ ｃ ｉｖ ｅ ｒｈ ｄ ｌ ｈｉ ｂａ ｅ ｎｄａａｍ ｎｉｇ．
人工智能中的信息检索与数据挖掘
人工智能中的信息检索与数据挖掘信息检索与数据挖掘在人工智能领域扮演着重要的角色。
本文将从介绍信息检索和数据挖掘的概念开始，然后探讨它们在人工智能中的应用，并对它们的未来发展进行展望。
一、信息检索信息检索是指通过从大量的文本数据中提取相关信息，为用户提供与其需求相关的结果。
传统的信息检索系统主要依赖于关键词匹配和索引技术。
然而，随着互联网规模的扩大和信息内容的爆炸性增长，传统方法面临着诸多挑战。
因此，人工智能的技术在信息检索中得到了广泛应用。
人工智能在信息检索中的应用有两个方面。
首先，通过自然语言处理和机器学习技术，可以使搜索引擎更智能化。
例如，通过语义分析和情感分析，搜索引擎可以更好地理解用户的查询意图，并提供更准确的搜索结果。
其次，人工智能技术可以提高搜索引擎的效率和性能。
例如，通过并行计算和分布式存储技术，可以实现更快速的信息检索和更高效的资源管理。
信息检索的一个重要任务是推荐系统。
推荐系统可以根据用户的兴趣和历史行为，为其提供个性化的推荐结果。
人工智能的技术在推荐系统中发挥着关键作用。
例如，通过机器学习和深度学习算法，推荐系统可以实现更准确的用户画像和更精确的个性化推荐。
二、数据挖掘数据挖掘是一种从大规模数据集中发现模式和知识的过程。
数据挖掘可以用于预测、分类、聚类等任务。
传统的数据挖掘技术主要依赖于统计学和机器学习方法。
然而，传统方法在处理大规模数据集和复杂数据类型时存在一定的局限性。
因此，人工智能的技术在数据挖掘中得到了广泛应用。
人工智能在数据挖掘中的应用主要有两个方面。
首先，人工智能可以提供更强大的算法和模型，以处理更复杂的数据类型和任务。
例如，深度学习可以用于处理图像、语音和视频等非结构化数据，以及自然语言处理和知识图谱等领域。
其次，人工智能可以提高数据挖掘的效率和性能。
例如，通过并行计算和分布式存储技术，可以实现更快速的数据挖掘和更高效的模型训练。
数据挖掘在人工智能中的一个重要应用是预测分析。
人工智能中的信息检索与数据挖掘
人工智能中的信息检索与数据挖掘人工智能技术的迅速发展给信息检索与数据挖掘领域带来了前所未有的机遇和挑战。
随着互联网的普及和数据规模的爆炸性增长，人工智能在信息检索和数据挖掘方面的应用变得日益重要。
信息检索是指从大规模数据中获取相关信息的过程，而数据挖掘则是通过对大数据进行分析和挖掘，发现其中的规律和模式。
两者密不可分，共同构成了人工智能的核心技术之一。
技术主要包括文本挖掘、推荐系统、搜索引擎、知识图谱等方面。
其中，文本挖掘是信息检索和数据挖掘领域的重要组成部分，其主要任务是从大量文本数据中发现有用的信息和知识。
推荐系统则是利用用户的历史行为和偏好，为用户提供个性化的推荐服务。
搜索引擎通过分析网页内容和用户查询，为用户提供相关的搜索结果。
知识图谱则是将结构化的知识和实体之间的关系表示为图形结构，为人工智能系统提供语义化的知识表示。
在信息检索方面，人工智能技术的发展使得搜索引擎能够更准确地理解用户的查询意图，提供更精准的搜索结果。
通过自然语言处理、深度学习等技术的应用，搜索引擎可以不仅仅匹配关键词，还能够理解查询语义，实现语义搜索和智能回答。
同时，推荐系统的智能化也使得用户可以更轻松地发现和获取感兴趣的内容，提高了信息检索的效率和准确性。
在数据挖掘方面，人工智能技术的应用推动了数据挖掘技术的不断创新和发展。
通过机器学习、深度神经网络等技术的应用，数据挖掘能够更好地挖掘数据中的隐藏模式和规律，为决策提供更准确的数据支持。
同时，知识图谱的应用则使得数据在人工智能系统中的表示更加丰富和语义化，有利于系统之间的知识共享和交互。
信息检索与数据挖掘在人工智能领域的应用具有广泛的应用前景。
在电子商务领域，推荐系统可以为用户提供个性化的购物推荐；在金融领域，数据挖掘可以帮助银行建立信用评分模型，降低信用风险。
在医疗领域，人工智能技术可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案选择。
在智能交通领域，人工智能技术可以优化交通流量和减少拥堵。
人工智能的智能搜索和信息检索技术
人工智能的智能搜索和信息检索技术在当今信息时代扮演着至关重要的角色。
随着互联网的快速发展，海量的信息被不断地产生和更新，传统的搜索引擎和信息检索方法已经无法满足人们对信息的需求。
人工智能技术的应用为信息检索领域带来了一场革命，使得搜索结果更加精准、个性化，提高了用户体验。
在人工智能的智能搜索和信息检索技术中，自然语言处理是一个关键环节。
传统的搜索引擎主要是基于关键词匹配来实现信息检索，而人工智能技术可以通过理解用户查询的语义和意图，提升搜索结果的准确性和相关性。
自然语言处理技术的发展使得搜索引擎可以更好地理解用户提出的查询，从而提供更好的搜索结果。
除了自然语言处理，机器学习也是人工智能的智能搜索和信息检索技术中的关键技术。
通过训练模型和算法，机器可以根据用户的历史行为和偏好，为用户提供定制化的搜索结果。
以推荐系统为例，它可以通过分析用户的兴趣和行为模式，提供用户感兴趣的内容，进而提高用户满意度和使用效率。
人工智能的智能搜索和信息检索技术还包括数据挖掘和知识图谱等技术。
数据挖掘可以从海量数据中挖掘隐藏的信息和规律，提升搜索结果的质量和速度。
知识图谱则可以将不同领域的知识连接在一起，为用户提供更加全面和深入的搜索结果。
这些技术的结合，使得搜索引擎的功能愈发强大，为用户提供更全面准确的信息。
在人工智能的智能搜索和信息检索技术中，个性化推荐是一个热门的领域。
通过分析用户的兴趣和行为，系统可以为用户推荐符合其口味的内容，提高用户对信息的满意度。
个性化推荐不仅可以改善用户体验，还可以提高信息的传播效率和社交影响力。
因此，个性化推荐技术被广泛应用于搜索引擎、电子商务以及社交网络等领域。
人工智能的智能搜索和信息检索技术对未来信息社会的发展具有重要意义。
随着信息量的爆炸式增长，传统的搜索引擎已经无法满足人们对信息的需求。
人工智能技术通过智能化和个性化的方式，为用户提供更好的搜索体验和信息服务。
未来，随着人工智能技术的不断发展和普及，智能搜索和信息检索技术将在各个领域发挥更加重要的作用，推动信息社会向前发展。
网页智能搜索数据挖掘的主要任务
网页搜 索引擎 的基础是 基于关键字 的索 引 ，而将 数据
挖 掘 用 于 网 页 分 类 则 是 对 基 于 关 键 字 索 引 的 一 个 有 力 的 补 充 。 数据 挖 掘 可 以帮 助 网 页 搜 索 引 擎 发 现 更 高 质 量 的 网 页 Ｉ 并 且提 高 网 页 点 击 流 的 分 析 质 量 嘲 ｔ １ ， 。然 而 ， 了使 网 页 发 为
认 为 面 向 数 据 的 网 页 视 图将 更加 有 效 ：第 二 ： 在 服 务 层 次
对 该页面的认可 ，页 面作者有 时候会 出于其它 的 目的创建
超 链接， 如做广告， 是 ， 例 但 从整 体 上 来 说 ， 果 大 多 数 的 超 如 链 接 都 代 表 一 种 认 可 的 话 ， 么 集 体 的 意 见 还 是 能 占主 流 。 那 另 外 属 于 商 业 性 质 或 者 带 有 竞 争 目的 的 网 页 很 少 会 有 指 向 其 竞 争 对 手 的超 链 接 。 威 的 页 面 也 很 少 会 有 说 明式 描 述 。 权
维普资讯
２７ ０ 年８月 ０
电 脑 学 习
第４ 期
网页智能搜索数据挖掘的主要任务
方 铖’ 王 琦 一
摘 要 ： 介绍 了用 于网 页智能搜 索的数据挖掘技术以及如何创建 多维的网 页语 义数 据库 。 关键 词 ： 智能搜索
上，我们必须用能够遍历整个 网络的更加全 面的访 问模 式 来取代现有的原始的访 问模式。
２ 网 页 数 据 挖 掘 工 作 任 务
网络 链接结 构的这些特 点，研 究者 们开始考虑 另一种 重 要的 网页类 型 ： ｕ Ｈ ｂ页面。Ｈ ｂ页面指 的是一组 网页 ， ｕ 它
们 包 含 了指 向一 组 权 威 网 页 的 超链 接 。 也许 这 些 Ｈ ｂ页 面 ｕ 并 不 是 很 重 要 ， 只 有 很 少 几 个 超 链 接 引 用 到 它 们 ， 而 它 也 然
AI在搜索引擎中的应用
AI在搜索引擎中的应用AI在搜索引擎中的应用随着人工智能（AI）的迅猛发展，它在搜索引擎中的应用已经变得越来越普遍。
AI在搜索引擎中的应用，不仅提高了搜索结果的准确性，还提供了更加个性化的搜索体验。
下面将分步骤地介绍AI在搜索引擎中的应用。
第一步：数据挖掘和分析AI在搜索引擎中的应用的首要任务是数据挖掘和分析。
搜索引擎需要大量的数据来提供准确的搜索结果。
AI技术可以帮助搜索引擎分析用户的搜索历史、浏览记录、在线行为等数据，从而了解用户的兴趣和需求。
通过对这些数据的分析，搜索引擎可以更好地理解用户的意图，并提供更加相关的搜索结果。
第二步：自然语言处理自然语言处理是AI在搜索引擎中的另一个重要应用。
搜索引擎需要理解用户输入的搜索查询，并将其与数据库中的内容进行匹配。
AI技术可以帮助搜索引擎处理和解释用户的自然语言输入。
通过自然语言处理，搜索引擎可以更加准确地理解用户的搜索意图，并提供相关的搜索结果。
第三步：机器学习和智能推荐机器学习是AI在搜索引擎中的又一个重要应用。
搜索引擎可以利用机器学习算法对用户的搜索行为进行分析和预测。
通过对用户的搜索历史、点击行为等数据的学习，搜索引擎可以了解用户的喜好和兴趣，从而为其提供更加个性化的搜索结果。
此外，搜索引擎还可以利用智能推荐算法向用户推荐相关的内容，以提高用户的搜索体验。
第四步：图像和语音识别AI在搜索引擎中的应用还包括图像和语音识别。
搜索引擎可以通过图像识别技术，识别用户上传的图片，并提供相关的搜索结果。
这对于用户在搜索引擎中寻找特定图像的时候非常有用。
另外，搜索引擎还可以通过语音识别技术，将用户的语音输入转化为文本，并进行相关的搜索。
这使得用户可以通过语音来进行搜索，提高了搜索的便利性。
第五步：筛选和排序最后，搜索引擎还可以利用AI技术对搜索结果进行筛选和排序。
搜索引擎需要从海量的信息中找到最相关的结果，并按照一定的排序规则进行展示。
AI 技术可以帮助搜索引擎快速筛选出相关的搜索结果，并根据用户的偏好进行排序。
数据挖掘在网络信息检索中的应用
择之用， 但大部分的 自动摘要都是简单的抽取网页文档的
前 几 句 内容 ， 而 仅仅 是 通 过 位 置 来确 定 的 ， 这种 方 式 很 不 准确， 不 能 精 确 的反 映 网页 的 全 部 内 容 ， 所 以保 证 自动 摘 要 的 正 确 性 非 常重 要 。数 据 挖 掘 中 的 文 本 抽取 就 是从 文
数据挖掘在网络信息检 索中的应用
张摘 要欣ຫໍສະໝຸດ 郭广楠张瑜
（ 空 军 勤 务 学 院 基 础 部 江 苏 ・徐 州 ２ ２ ｌ ０ ０ ０）
本 文阐 述 了数 据挖 掘 的基 本 理 论 ， 及 其在 网 络 信 息检 索 中 的应 用 分析 了数 据挖 掘 对网 络信 息 资 源、 网 络信 息检 索 数 据 挖 掘 文献 标 识 码 ： Ａ Ｗｅ ｂ数 据 挖掘 是从 数 据 挖 掘 技术 发 展 而 来 ， 简单 地 说 是 将 数 据挖 掘技 术 应 用 到 Ｗｅ ｂ上 ， 也 称 为 Ｗｅ ｂ挖 掘 。 其 技 术 性 的定 义 是 ： Ｗｅ ｂ数据 挖 掘 ， 是一 项 涉及 Ｗｅ ｂ 、 数据 挖掘 、 信息学、 计 算 机 语 言 学等 多 个 领 域 的综 合 技术 。 Ｗｅ ｂ 数据 挖 掘 的 目的是 为 了揭 示 网络 信 息 中 隐含 的 知识 ， 它 是
２数 据 挖 掘 及 Ｗｅ ｂ数 据 挖掘 数据挖掘 （ Ｄ ａ ｔ ａ Ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ） ， 即从 大量 模 糊 的数 据 中发
现 隐含 的规律性 内容， 解决数据的应用 质量 问题 的技术 ，
是 一种 还 处 于发 展 中 ，已经 部分 投 入 实 际 生产 实 践 的 技 术框架。
统 的服务工具： 远程登录 、 文件传输服务、 电子邮件、 电子
《人工智能》搜索技术
《》搜索技术搜索技术正文：1.简介1.搜索技术的定义2.搜索技术的发展背景3.搜索技术的重要性和应用领域2.搜索引擎1.搜索引擎工作原理2.基于的搜索引擎技术3.在搜索引擎中的应用案例3.自然语言处理1.自然语言处理的基本概念2.自然语言处理在搜索技术中的作用3.自然语言处理与智能搜索的关系4.机器学习与数据挖掘1.机器学习与数据挖掘在搜索技术中的应用2.监督学习与无监督学习算法在搜索中的差异与应用3.数据挖掘在搜索技术中的实践案例5.图像识别与视觉搜索1.图像识别与视觉搜索的原理与技术2.在图像识别与视觉搜索中的应用场景3.图像识别与视觉搜索的前沿研究和发展趋势6.推荐系统1.推荐系统的分类与发展2.推荐系统的关键技术与算法3.个性化推荐系统在搜索技术中的应用案例7.社交搜索与网络分析1.社交搜索的概念和方法2.社交搜索与的结合及应用3.网络分析在搜索技术中的作用和应用案例8.法律与伦理问题1.搜索技术在法律领域的挑战2.数据隐私和知识产权保护问题3.搜索技术的伦理考量9.总结与展望1.搜索技术的现状与挑战2.未来搜索技术的发展方向3.搜索技术对社会产生的影响与意义附件：附件1：案例研究数据附件2：技术手册法律名词及注释：1.数据隐私：指个体的个人信息在网络和信息技术应用中的收集、传输、处理、存储及公开使用等环节中的隐私保护问题。
2.知识产权：指由科研机构、企事业单位或个人创建、发明、创作的具有独创性并能够用于经济活动的智力成果，包括专利权、著作权、商标权等。
3.伦理考量：指在开发和使用搜索技术过程中需要关注的道德、社会和人类价值等方面的问题。
数据挖掘在人工智能中的应用
数据挖掘在人工智能中的应用在当今数字化时代，数据扮演着日益重要的角色，而数据挖掘作为一种有效的数据分析方法，正逐渐成为人工智能领域中的重要工具。
本文将探讨数据挖掘在人工智能中的应用，从而揭示其在改善决策制定和模型优化方面所起到的关键作用。
一、数据挖掘的基本概念数据挖掘，顾名思义，是从大量数据中提取有价值的信息和模式的过程。
它利用统计学、机器学习和人工智能等方法，通过对数据的挖掘、分析和建模，帮助人们发现数据中的潜在规律，并将这些规律应用到实际问题的解决中。
二、数据挖掘在人工智能中的应用领域1. 推荐系统推荐系统是数据挖掘在人工智能中的一个重要应用领域。
通过对用户的历史行为和偏好进行挖掘，推荐系统能够向用户提供个性化的推荐结果，帮助用户更快速地找到感兴趣的内容或产品。
比如，购物网站能够根据用户之前的购买记录和浏览习惯，向用户推荐他们可能喜欢的商品。
2. 预测分析数据挖掘在预测分析中也有着广泛的应用。
通过对历史数据进行分析，挖掘出其中的规律和模式，进而利用这些模式对未来进行预测。
比如，银行可以利用数据挖掘技术对客户的信用风险进行评估，从而帮助银行制定贷款策略和风险控制措施。
3. 自然语言处理数据挖掘在自然语言处理领域的应用也越来越广泛。
通过分析大量的文本数据，提取其中的关键词、实体和情感等信息，数据挖掘可以为机器翻译、文本分类和情感分析等任务提供有力的支持。
比如，搜索引擎利用数据挖掘技术对用户的搜索意图进行分析，从而提供更准确的搜索结果。
4. 图像识别随着计算机视觉的发展，图像识别成为人工智能领域中一个备受关注的热点。
数据挖掘在图像识别中可以通过对图像数据的挖掘和分析，从中发现图像中的模式和特征，并将其应用到图像分类、目标检测和人脸识别等任务中。
比如，人脸识别技术可以利用数据挖掘方法对人脸图像中的关键特征进行提取和匹配，从而实现准确的人脸识别。
三、数据挖掘在人工智能中的优势1. 提高决策制定效率数据挖掘可以挖掘大量的历史数据，发现其中的规律和模式，从而帮助人们做出更加准确的决策。
数据挖掘技术在互联网领域的应用研究
数据挖掘技术在互联网领域的应用研究随着互联网的不断发展和普及，数据量也在急剧膨胀。
为了获取有用的信息或分析大量的数据，数据挖掘技术被广泛应用于互联网领域。
数据挖掘技术是从大量数据中发现、提取和分析有价值信息的过程。
数据挖掘技术使用一系列的算法和技术，可以从数据集中挖掘隐藏着的模式和关联，从而为企业提供更好的业务决策。
以下是数据挖掘技术在互联网领域的应用研究。
一、搜索引擎优化搜索引擎优化（SEO）是指通过对于搜索引擎算法规则的分析，对网站进行内部及外部优化，从而使网站在搜索引擎的排名上升以获得更多流量，从而提高网站的收益和曝光率。
利用数据挖掘技术，用户可以在一个网站上分析收集到的数据，从而发掘隐藏在用户搜索行为和网站数据里的需求和特点。
通过对数据的挖掘和分析，企业可以制定优化策略和提高关键词的收录率。
二、社交媒体分析在社交媒体领域，挖掘数据可以让企业更好地理解客户的需求和习惯，形成优化市场策略。
社交媒体分析可以获取从客户端上产生的大量信息，包括客户的兴趣、看到的东西、客户与客户之间的相互作用以及客户反馈的信息。
通过社交媒体分析和数据挖掘技术，企业可以更好的理解客户的需求以及对品牌和产品的感受，并且改进企业的产品、服务和客户体验。
三、网络安全对于使用互联网的用户而言，个人信息安全是非常重要的一个问题。
利用数据挖掘技术和大数据分析，企业可以对大量的数据进行监测，从而及时发现和记录用户的异常操作，减少网络安全问题的发生。
数据挖掘可以帮助提高数据检测的准确性和效率，削减恶意营销和网络钓鱼攻击带来的垃圾邮件和电子邮件，提升网络安全水平。
四、在线广告在互联网领域，广告是产业链的一个重要部分。
数据挖掘技术可以通过对与目标相关的特征进行分析，从而推广有针对性的广告。
利用数据及消费者行为分析，企业可以做出更精确的广告投放，把广告曝光率提高到最大。
基于对数据有效分析和挖掘，广告精准投放，不仅让企业投放广告的成本和浪费降低，同时还让用户找到关心的产品和服务，让用户提升信任感。
在MySQL中实现数据挖掘与智能推荐引擎
在MySQL中实现数据挖掘与智能推荐引擎随着互联网的快速发展，数据量不断膨胀，人们对数据的挖掘需求也日益增加。
而MySQL作为一种常用的关系型数据库管理系统，其强大的功能和灵活的性能优势使它成为了数据挖掘与智能推荐引擎的理想选择。
本文将探讨在MySQL中如何实现数据挖掘以及构建智能推荐引擎的方法。
一、数据挖掘在MySQL中的实现1. 数据预处理在进行数据挖掘之前，我们首先需要对数据进行预处理，将数据从原始格式转换为适合挖掘的结构化数据。
MySQL提供了丰富的内置函数和工具，如数据清洗、数据规范化、数据抽取和数据转换等，可以帮助我们快速有效地进行数据预处理。
2. 特征提取特征提取是数据挖掘中非常重要的一步。
通过选择合适的特征，可以更好地反映数据的本质特征，从而提高挖掘算法的准确性。
MySQL提供了各种数据处理函数，如统计函数、数学函数和字符串函数等，可以方便地进行特征提取，帮助我们发现数据中的隐藏规律和关联性。
3. 数据建模数据建模是数据挖掘的核心环节。
在MySQL中，我们可以利用其强大的查询语言和丰富的数据分析函数，如聚类分析、分类算法和关联规则等，进行数据模型的构建和训练。
通过对数据的建模，可以深入了解数据的内在规律，并能够对未来的数据进行准确的预测和分析。
4. 模型评估和优化在完成数据模型的构建之后，我们需要对其进行评估和优化。
MySQL提供了各种评估指标和性能优化方法，如模型准确率、模型复杂度和模型稳健性等，可以帮助我们对数据模型进行全面的评估和优化，从而提高挖掘算法的效果和性能。
二、智能推荐引擎在MySQL中的构建1. 用户画像的构建构建用户画像是智能推荐引擎的关键一步。
通过对用户的行为数据进行分析和挖掘，可以了解用户的偏好和兴趣，为后续的推荐算法提供有力的支持。
在MySQL中，我们可以通过用户行为日志和用户属性信息等数据进行用户画像的构建，并利用其丰富的查询语言和数据处理函数，进行用户数据的分析和特征提取。
智能检索引擎中的网络数据挖掘技术优化研究
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ＣｕｉＤａｏｊｉａｎｇ，ＣｈｅｎＬｉｎ，ＬｉＹｏｎｇ
（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅ，ＸｉｎｊｉａｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＬｉｇｈｔｉｎｄｕｓｔｒｙＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｕｒｕｍｑｉ ８３００２１，Ｃｈｉｎａ） 犃犫狊狋狉犪犮狋：Ｗｉｔｈｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｃｏｍｐｕｔｅｒｎｅｔｗｏｒｋｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｏｆＷｅｂＳｅｒｖｉｃｅｒｅｔｒｉｅｖａｌｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｓｇｅｔｔｉｎｇｌａｒｇｅｒ
设计与应用
计 算 机 测 量 与 控 制 ．２０１７．２５（６） 犆狅犿狆狌狋犲狉 犕犲犪狊狌狉犲犿犲狀狋 牔 犆狅狀狋狉狅犾
· １８９ ·
文章编号：１６７１ ４５９８（２０１７）０６ ０１８９ ０３ ＤＯＩ：１０．１６５２６／ｊ．ｃｎｋｉ．１１－４７６２／ｔｐ．２０１７．０６．０５１ 中图分类号：ＴＰ１８ 文献优化研究
崔道江，陈 琳，李 勇
（新疆轻工职业技术学院 信息与软件分院，乌鲁木齐 ８３００２１）
摘要：随着计算机网络技术的不断发展，对于 ＷｅｂＳｅｒｖｉｃｅ检索技术的 要 求 也 越 来 越 大； 并 且 现 在 网 络 环 境 当 中 数 据 信 息 流 量 十 分 庞大，对于信息可以做到深入搜索，实现全方位信息查询是非常有必要的；为此，利用网络数据挖掘技术在智能检索引擎中的应用，以 文本描述为信息作为文章的研究对象，为用户提供运用查询要求，实现概念检索功能；其中强调在智能搜索引擎当中的网络数据挖掘技 术进行优化研究，从结构设计以及算法分析上总结出当前网络数据挖掘应用智能检索的可能性；最终设计出一种利用数据挖掘技术的智 能检索模型，实现在众多网络数据中可以准确快速的进行详细的信息检索功能。
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数据挖掘技术在智能搜索引擎中的应用随着大数据技术的不断发展，构建智能化搜索引擎是满足现代网络应用的重要举措。
传统的搜索引擎所提供的信息比较多，不利于精准服务，因此文章提出一种将数据挖掘技术应用到搜索引擎体系中，以此实现搜索引擎智能化，为用户提供最精准的信息搜索模型。
标签：数据挖掘技术；智能；搜索引擎Abstract：With the continuous development of big data technology，the construction of intelligent search engine is an important measure to meet the needs of modern network applications. Traditional search engines provide more information，which is not conducive to accurate services，so this paper proposes a data mining technology applied to the search engine system，in order to achieve intelligent search engines and provide users with the most accurate information search model.Keywords：data mining technology；intelligence；search engine引言随着互联网技术的不断发展，尤其是大数据技术在社会各领域的应用，网络已经成为人们获悉信息的主要渠道。
传统的搜索引擎功能需要从大量的信息数据库中获得需要的信息，这样一来容易出现搜索的信息数量比较大，有用信息较少的现象。
而且依赖于传统检索技术查询的信息显示比较混乱，有效性比较差，影响用户的使用，因此本文利用数据挖掘技术的优势，将数据挖掘技术应用到搜索引擎中，以此改善检索结果的组织，提高检索的准确性与有效性，增强用户的满意度。
1 数据挖掘技术与搜索引擎的概述数据挖掘就是从大量的数据中挖掘用户感兴趣的或者存在潜在价值的知识。
随着大数据技术的不断发展，数据挖掘技术成为当前互联网领域研究的热点课题。
一般数据挖掘模式主要包括：（1）广义知识；（2）关联知识，就是反映了数据库中一个属性和其它属性之间的存在关系；（3）分类知识；（4）偏差型知识等等。
数据挖掘技术作为数据分析的有力工具，其主要需要满足以下功能，例如可以准确的表达出不同数据的关联性，能够从多抽象层交互挖掘知识等等。
搜索引擎就是在众多的网络信息中搜索对自己有用的信息，以此满足需要。
搜索引擎由四个部分组成：搜索器、索引器、检索器以及用戶接口。
搜索引擎已经成为用户浏览网络所必须的服务工具。
其工作原理就是当用户以关键词查找信息时，搜索引擎会在数据库中进行搜索，以便快速的找到与用户需求相匹配的网站，并且采取特殊的算法按照一定的排序顺序等将其反馈给用户。
实现搜索引擎需要完成以下三个步骤：在网络中发现并且搜集网页信息；对信息进行提取并且组织建立索引数据库；在利用检索器对数据进行查询，并且计算相关度，将输出的结果反馈给用户。
2 数据挖掘技术在智能搜索引擎中的应用随着用户需求的精确性要求，实现个性化、智能化搜索引擎是大数据网络发展的主要趋势。
传统的搜索引擎在精确性、个性化服务上存在缺陷。
因此本文利用数据挖掘技术的特性设计一款基于数据挖掘的个性化信息检索系统（PIRSBDM），重点是为用户提供精确化、个性化的信息查询结果。
在该系统中主要应用数据挖掘中的类别规则挖掘、基于关键词向量的文档分类挖掘以及基于SOM文档聚类挖掘方法以此满足个性化信息需求。
具体的步骤为：首先通过对用户的个人信息的观察后，对用户的兴趣进行提取、描述等建立“用户个性化信息库”，对用户的访问日志采取关联规则的挖掘方法，同时不断地更新用户数据库。
用户经过反馈将感兴趣的文档进行聚类挖掘，以此更新用户个性特征向量表。
2.1 PIRSBDM系统体系结构基于数据挖掘技术的智能搜索引擎系统的结构运行流程为：首先用户根据自己的信息需求提交查询请求，中介数据库对用户查询主题进行模式化、以此产生精准化的检索模式，结合用户个人的特征向量表、关键词表等给用户提供最佳的搜索引擎模块；其次对于提供的最佳搜索引擎模块信息会提交“信息检索中心”，当然检索中心所提供的信息可能会存在不符合用户兴趣的内容，因此结合用户的个性兴趣等，例如数据挖掘技术中的分类挖掘等技术将重复的信息或者对用户不感兴趣的信息过滤掉，以此得到个性化的信息。
（1）用户。
为了帮助用户准确的查询到自己感兴趣的信息，设计用户输入模块，其主要包括：模板、词典、关键词以及同义词。
用户模块是智能搜索引擎构建的基础，也是智能搜索引擎设计的关键。
（2）最优检索式最优搜索引擎模块。
该模块主要接收经过中介索引库转化的用户请求，将其变为能够被搜索引擎识别的格式，结合用户关键词表，如果用户搜索的关键词在该数据库中说明用户查询过，对此系统就会直接为用户提供相应的查询结果。
但是如果该关键词在数据中没有，则表明用户没有查询过，对此系统就会对该关键词进行归类，如果在“关键词表”中存在该类别，则只需要将该关键词作为已有的属性值，如果没有则需要添加，以此更新“关键词表”。
本模块主要完成的功能是，接收用户的转换后的“查询请求”，结合“用户个性化信息库”和“搜索引擎信息库”选择最优搜索引擎进行搜索，同时可以不断的更新“用户查询关键词表”。
（3）聚类挖掘模块。
该模块的主要功能就是更新“用户信息库”中的用户特征向量表。
实现个性化搜索引擎的关键就是根据用户的特征为其提供相应的信息，例如该模块所具备的跟踪用户学习、记忆用户兴趣可以增强搜索引擎的效率。
实现该模块的方法主要是用户将自己感兴趣的信息按照特定的格式提交系统或者用户兴趣学习。
（4）关联规则挖掘模块。
该模块出于用户与用户数据库之间，其作用主要是通过对用户日志的挖掘，寻求用户各个检索关键词之间的关联规则，以此发现用户潜在的兴趣，并且更新用户关键词表信息。
挖掘的对象是以关键词作为列的内容，而以每次的检索事务中所查询的关键词组合成一行，通过对日志的挖掘形成的“用户查询关键词表”，挖掘出的用户的个性化信息。
（5）搜索引擎信息库。
信息库是支撑搜索引擎的基础，搜索引擎信息库能够及时根据用户检索需求而提供相应的数据。
搜索引擎信息库的构建应该具备网站、中文名字等等信息。
2.2 PIRSBDM系统关键技术构建基于数据挖掘技术的智能搜索引擎需要重点利用以下关键技术：（1）关联规则挖掘该技术是数据挖掘技术的重要组成部分，它可以发现数据库中项或属性间的有趣关系。
由于这些关系具有隐蔽性或者预先未知，因此难以依靠数据库逻辑实现，必须要通过关联规则挖掘技术进行实现。
关联规则挖掘的过程分成两个步骤。
第一步发现所有的频繁项目集，即支持度大于给定最小支持度阈值的项集；第二步根据所获得的频繁项目集产生关联规则，根据定义，这些规则必须满足最小置信度阈值。
对于关联规则的算法主要采取的是Apriori算法。
首先找出频繁1-项集，记为L1；然后利用L1来挖掘L2，即频繁2-项集；不断如此循环下去直到无法发现更多的频繁k-项集为止。
每挖掘一层Lk就需要扫描整个数据库一遍。
（2）基于关键词向量的文档分类挖掘文档分类是实现智能搜索引擎的关键，文档顾名思义就是用来描述一定规则的文档，文档归类就是将大量的文档按照一个主题进行归类的过程。
因此文档的分类直接关系到搜索引擎体系的构建。
文档分类就是根据数据库信息种类属性进行特征归类，以此准确的为用户提供信息检索服务。
当然在文档归类挖掘前必须要对文档相识度进行计算以及保证文档归类的合理性。
例如文档相识度越接近，这样就可以更好的对属性相同的文档进行统一归类，便于提高检索速度，提升用户的满意度。
（3）基于SOM的Web文档层次聚类方法聚类是一种无监督分类法，在聚类之前没有预先指定的类别。
SOM网络的优点在于：可以实现实时学习，网络具有自穩定性，无须外界给出评价函数，能够识别向量空间中最有意义的特征，抗噪音能力强。
Web文档的聚类：首先训练SOM网络。
构造SOM聚类神经网络：以训练样本的N个（N=182）特征词作为SOM网络的输入神经元，人为限定M个（M=10）文档类别作为SOM网络的输出神经元，构成一个二层的Web文档自组织聚类训练SOM网络。
提取文档特征词，构造输入向量序列Xk。
将输入向量逐一输入SOM网络，进行学习训练；其次聚类用户感兴趣的文档。
聚类用户感兴趣文档的处置流程为：中文文档经过预处理提取主题词，然后生成输入模式向量、文档自组织映射。
预处理模块的主要作用就是为了利用SOM方法对文档进行有效地编码，例如在预处理模块需要对文档中的图形、非文字等信息进行处理，以此保证可以准确的提取到关键词，最终输入到训练好的SOM网络中进行层次聚类。
对于输入向量，则是通过SOM 网络所进行点积运算，以此获得相应的输出获胜结点，该结点也就是聚类中心。
相应的聚类中心所构成的文档会形成同一类别的文档。
如果某文档所包含的文档越多，说明用户对该方面的信息需求比较多。
在实际的系统应用设计中需要注意以下两个问题：一是由于SOM属于多层次系统，因此可以采取多层聚类，这样可以减少系统的计算工作任务，以此更好的提高运行效率；二是要对用户的文档进行定时机制设计，例如可以设计夜里执行层次聚类的模式，这样可以增强信息储存量。
3 结束语总之基于大数据技术的发展，用户对搜索引擎性能的要求越来越高，如何为用户提供个性化的信息检索是当前搜索引擎发展的主要趋势。
数据挖掘技术依托自身存在的优势应用到搜索引擎体系建设中，不仅实现了精确化信息检索服务，而且还为用户构建了个性化的服务模式，大大提高了信息检索的速度，提高了用户的满意度。
参考文献：[1]李娟.数据挖掘技术在智能搜索引擎中的应用[D].长春理工大学，2010.[2]杨子墨.智能技术在搜索引擎中的应用[J].科技与创新，2017（03）.[3]赵丁.数据挖掘技术在船舶边检管理信息系统中的应用[D].河北科技大学，2017.[4]Jason Bell，等程序员参考手册[M].清华大学出版社，2002.[5]韩家炜，Kamber M.数据挖掘：概念与技术[M].北京：机械工业出版社，2001.。