搜索引擎的相关性排序算法研究
搜索引擎的排名算法
搜索引擎的排名算法随着互联网的不断发展，搜索引擎已经成为我们获取信息的主要途径之一。
然而，谷歌、百度等搜索引擎搜索结果的排序却是人们一直所关注的问题。
在互联网上，搜索引擎的排名算法是决定一个网站是否能实现商业化转型的重要因素。
那么，搜索引擎的排名算法到底是什么？它为什么会这么重要？一、搜索引擎的排名算法是指通过搜索引擎给出的关键词或短语，对网页或网站进行评估和排序的一种算法。
其目的是为了使用户能够快速地获取相关的信息。
目前，常见的搜索引擎排名算法有多种，其中最常见的是谷歌的PageRank算法和百度的超级链路分析算法。
1. 谷歌的PageRank算法2000年，谷歌公司创始人Larry Page提出了一种新的算法——PageRank。
这种算法依靠网页之间的链接来评估网页的重要性。
具体来说，如果一个网页被越多的其他网页所链接，那么这个网页的重要性就会越高。
PageRank算法将网页与网页之间的链接看作是一种投票方式，被投票次数越多的网页排名越靠前。
而且，被投票次数越高的网页还可以影响其他网页的排名，因为被投票次数多的网页可以对其他网页进行投票。
虽然PageRank算法现在已经不是谷歌的主要算法，但它仍然是搜索引擎算法的代表之一。
2. 百度的超级链路分析算法百度的超级链路分析算法是一种与PageRank算法类似的算法。
该算法也是通过网页之间的链接来评估网页的重要性。
不同之处在于，该算法还考虑了网页与关键词之间的相关性，从而实现更加准确的排名。
百度的超级链路分析算法将网页与网页之间的链接看作是一种投票方式，被投票次数越多的网页排名越靠前。
而且，该算法还考虑了网页与关键词之间的相关性，所以含有相关关键词的网页排名会更加靠前。
二、搜索引擎的排名算法为什么如此重要？1. 影响网站流量搜索引擎的排名算法直接影响到了网站的展现。
如果一个网站的排名不高，那么就会很难被用户发现。
而高排名的网站就可以吸引更多的用户流量，实现商业化转型。
信息检索中的相关度排序技术研究
信息检索中的相关度排序技术研究随着互联网的迅速发展，信息过载已成为我们耳熟能详的概念。
在这个信息爆炸的时代，如何从海量信息中快速准确地检索到所需信息，成为了人们不得不面对的问题。
这时，信息检索技术的重要性就显得尤为突出。
而信息检索中的相关度排序技术更是其中的核心和难点。
一、相关度排序技术介绍相关度排序技术主要应用于搜索引擎，其核心是根据用户的检索需求，将检索结果按照相关性从高到低排序。
使用者可以通过输入关键字或查询语句，从搜索引擎中获得与自己需求相关的信息，这是相关度排序技术的核心，也是其最终目标。
与相关度排序技术相关的重要概念是“文档”，即文本、网页或其他形式的信息资源。
相关度排序技术的核心思想是通过“索引”来实现，即将文档中的关键词提取出来，并建立关键词和文档之间的映射关系。
而相关度排序技术根据这种关系，确定每个文档与查询语句的相关程度，并对搜索结果进行排序，以便用户可以更快速地找到所需信息。
二、相关度排序技术的算法相关度排序技术通常会采用有监督或无监督的学习算法来实现。
有监督的学习算法需要先手动标注许多文档，从中学习到哪些特征与查询语句相关，然后对未标注的文档进行分类。
这种算法的缺点在于需要大量的标注数据，且无法应对新出现的搜索词和文档类型。
无监督的学习算法则不需要标注数据，而是通过发现文档之间的相似性进行分类。
这种算法的缺点在于可能导致分类不准确，甚至将无关的文档也归为搜索结果。
除此之外，相关度排序技术还有一些其他的算法，比如PageRank算法和机器学习等算法。
这些算法的核心思路都是根据文档与查询语句之间的关系，对搜索结果进行排序。
三、相关度排序技术的挑战相关度排序技术的实现过程中，还面临着一些挑战。
其中之一是语义理解的挑战。
由于自然语言中词汇的多义性和歧义性，导致通过关键词匹配很难准确理解用户查询的含义。
为了解决这个问题，搜索引擎需要将用户的查询语句进行语义分析，以便更好地理解用户的查询意图。
搜索引擎算法分析与应用
搜索引擎算法分析与应用随着互联网技术的不断发展，搜索引擎已经成为人们获取信息的主要途径之一。
然而，搜索引擎背后的算法其实也是极其复杂的。
在本文中，我们将对搜索引擎算法进行一些简单的分析，并说明它们在实际应用中是如何帮助人们获取精准的信息。
一、基本原理搜索引擎的基本原理是将互联网上的信息通过各种手段收录到一个巨大的数据库中，然后通过搜索关键词来匹配这些信息，并按照一定的规则进行排序。
那么如何确定哪些信息是与搜索关键词最相关的呢？这就需要涉及到搜索引擎算法了。
搜索引擎的算法可以分为两个部分：爬虫算法和检索算法。
其中，爬虫算法用于收录互联网上的信息，而检索算法则用于根据用户的搜索关键词来返回最相关的信息。
二、爬虫算法爬虫算法是搜索引擎中极其重要的一部分，它决定了搜索引擎能够收录哪些网站以及如何收录。
爬虫算法主要分为以下几个部分：1.网址识别首先，爬虫需要确定待抓取的网站。
这涉及到网址的识别问题。
一般来说，爬虫会从一些知名的入口网站开始，然后通过网页中的链接不断地抓取其他网站。
2.内容解析在确定了待抓取的网站之后，爬虫需要对这些网站进行内容解析。
一般来说，爬虫会通过正则表达式等方法来识别页面中的文本、图片、视频等内容，并将这些内容存储到数据库中。
3.网站排重当爬虫不断地抓取网站时，可能会遇到重复网站的情况。
因此，搜索引擎需要对网站进行排重，以保证数据库中只有一份相同的网站内容。
三、检索算法检索算法是搜索引擎中决定搜索结果排序的核心算法。
以下是一些常见的检索算法：1.关键词匹配在完成用户搜索关键词之后，搜索引擎需要将这些关键词与数据库中的网站内容进行匹配。
匹配的原则是：如果一个网站中包含了用户输入的所有关键词，那么这个网站会排在搜索结果的前面。
2.网站权重除了关键词匹配之外，搜索引擎还需要对不同网站的权重进行评估。
一般来说，权重较高的网站会获得更好的排名。
而网站权重的评估主要依靠“PageRank”算法。
搜索引擎实验报告
搜索引擎实验报告搜索引擎实验报告引言：搜索引擎是互联网时代的重要工具之一，它为我们提供了便捷的信息检索途径。
然而，我们对于搜索引擎的了解还远远不够，因此我们进行了一系列实验，以深入研究搜索引擎的工作原理和效果。
一、搜索引擎的工作原理搜索引擎的工作原理可以简单概括为三个步骤：爬取、索引和排序。
首先，搜索引擎会通过网络爬虫收集互联网上的网页内容。
然后，它会对这些网页进行索引，建立起一个庞大的索引数据库。
最后，当用户输入关键词进行搜索时，搜索引擎会根据索引数据库中的信息进行排序，并返回相关的搜索结果。
二、实验一：关键词搜索的准确性在这个实验中，我们选择了几个常见的关键词，如“科技”、“健康”、“旅游”等，分别在不同的搜索引擎中进行搜索，并记录下每个搜索引擎返回的结果。
通过对比不同搜索引擎的搜索结果，我们可以评估它们的准确性和相关性。
实验结果显示，不同的搜索引擎在关键词搜索的准确性上存在一定的差异。
有些搜索引擎返回的结果与关键词的相关性较高，而有些则相对较低。
这可能与搜索引擎的算法和索引数据库的建立方式有关。
因此，在使用搜索引擎进行关键词搜索时，我们应该根据自己的需求选择合适的搜索引擎，以获得更准确和相关的结果。
三、实验二：搜索结果的排序在这个实验中，我们选取了一个关键词，并在同一个搜索引擎中进行多次搜索。
通过观察搜索结果的排序，我们可以了解搜索引擎在不同情况下对搜索结果的排序方式。
实验结果显示，搜索引擎对搜索结果的排序是根据一系列算法进行的。
例如，搜索引擎可能会考虑网页的权威性、相关性、更新频率等因素来进行排序。
此外，搜索引擎还会根据用户的搜索历史和行为进行个性化排序。
这些排序算法的存在，使得搜索引擎能够根据用户的需求提供更加贴合的搜索结果。
四、实验三：搜索引擎的局限性尽管搜索引擎在信息检索方面发挥了重要作用，但它们仍然存在一些局限性。
在这个实验中，我们探讨了搜索引擎的两个局限性：信息的可信度和信息的完整性。
各种搜索引擎算法的分析和比较
各种搜索引擎算法的分析和比较在互联网上搜索所需信息或资讯，搜索引擎成为了人们必不可少的工具。
然而，搜索引擎的搜索结果是否准确、全面，搜索速度是否快速等方面，关键在于搜索引擎的算法，因此，搜索引擎算法成为了搜索引擎核心竞争力的来源。
目前，主流的搜索引擎包括Google、Baidu、Yahoo、Bing等，但它们的搜索结果和排序结果却存在着很大的差异。
这些搜索引擎的搜索结果背后都有不同的算法，下面将对目前主流的几种搜索引擎的算法进行分析和比较。
1. Google算法Google算法是目前全球最流行的搜索引擎算法，其搜索结果广受用户信任。
Google算法最重要的要素是页面权重（PageRank），其名字最初来源于Google的创始人之一拉里·佩奇的名字。
页面权重是根据页面链接的数量和链接网站的权重计算得到的一个评分系统，也就是所谓的“链接分”。
除此之外，Google还有很多其他的评分规则，比如页面初始状态、页面内部链接等。
可以说，Google的算法非常复杂，它使用了很多技术来确保其搜索引擎结果的质量。
2. Baidu算法Baidu是中国主流的搜索引擎，其搜索算法相较于Google来说较为简单。
Baidu的搜索结果主要依靠页面的标题、关键词、描述等元素，因此其搜索结果的可靠性稍逊于Google。
不过，Baidu的形态分析算法却是非常出色的，可以识别图片和视频等多种形态的信息。
除此之外，Baidu还使用了一些人工智能技术，例如深度学习算法来优化搜索结果。
3. Bing算法Bing是由微软开发的搜索引擎，其搜索结果以关键词匹配为核心来实现。
在关键词匹配的基础上，Bing还使用了一些机器学习和推荐算法来优化搜索结果。
另外，Bing还使用类似Google的页面权重评分系统来实现页面的排序。
除此之外，Bing还注重在搜索结果页面中显示质量较高的结果，而不局限于排序前十的结果。
4. Yahoo算法Yahoo算法是基于文本内容分析的搜索引擎算法。
电子商务个性化搜索引擎的设计与效果评估
电子商务个性化搜索引擎的设计与效果评估引言在电子商务领域，个性化搜索引擎已成为重要的工具，它能够根据用户的个人偏好和需求，提供个性化的搜索结果。
本文将探讨电子商务个性化搜索引擎的设计原则和方法，并评估其效果。
设计原则1. 用户信息收集：个性化搜索引擎的核心在于了解用户的个人偏好和需求，因此，收集用户信息是至关重要的。
通过用户注册、浏览记录、购买历史等途径收集数据，并运用机器学习算法进行分析和建模，以便更好地理解用户。
2. 相关性排序算法：个性化搜索引擎需要根据用户的搜索关键词和个人偏好，对搜索结果进行排序。
常见的算法包括TF-IDF、PageRank和协同过滤等。
这些算法可以根据用户的历史行为和偏好，提供与其相关性最高的搜索结果。
3. 用户界面设计：个性化搜索引擎的用户界面应简洁、直观、易于使用。
搜索框和筛选条件应清晰明了，让用户能够方便地输入搜索关键词和指定搜索条件。
4. 给用户提供反馈：当用户进行搜索时，个性化搜索引擎可以通过用户实时反馈和推荐来提高搜索体验。
例如，通过关键词补全、相关搜索词推荐等方式引导用户。
5. 个人化推荐：个性化搜索引擎不仅应提供符合用户需求的搜索结果，还可以通过个人化推荐功能，向用户推荐他们可能感兴趣的商品和服务。
这可以提高用户的购物体验，并增加电商平台的销售额。
效果评估1. 搜索准确性：评估个性化搜索引擎的准确性，可以通过与用户实际需求的匹配程度来评估。
通过设计合适的测试，例如提供一系列搜索任务，然后评估搜索结果的相关性。
2. 用户满意度：调查用户对个性化搜索引擎的满意度是评估其效果的重要指标。
通过用户反馈、调查问卷等方式收集用户意见，并分析数据得出结论。
3. 点击率和转化率：分析个性化搜索引擎的点击率和转化率可以评估其商业价值。
点击率指用户点击搜索结果的比例，而转化率指用户最终购买或进行其他交互行为的比例。
4. 搜索速度：个性化搜索引擎的搜索速度也是评估其效果的重要指标之一。
检索结果的排序方式
检索结果的排序方式检索结果的排序方式对于用户来说非常重要，它决定了用户在搜索引擎中获取的信息的顺序和优先级。
不同的搜索引擎会采用不同的排序算法和指标来确定搜索结果的排序方式。
本文将介绍几种常见的搜索结果排序方式，并对其特点和适用场景进行分析。
一、按相关性排序按相关性排序是最常见的搜索结果排序方式。
相关性是指搜索结果与用户查询的关联程度。
搜索引擎通过分析用户查询的关键词与网页内容的匹配程度，以及网页的权威性和链接的质量等因素，来计算每个搜索结果的相关度，并将相关度高的结果排在前面。
相关性排序适用于绝大多数的搜索场景，它可以帮助用户快速找到与自己需求最相关的信息。
但是，由于相关性排序主要依赖于关键词匹配和网页权威性等因素，可能会导致一些权威性较低但内容丰富的网页排名较低，而一些权威性较高但内容相对较少的网页排名较高。
因此，在使用相关性排序时，用户需要对搜索结果进行综合考量，以获取更准确和全面的信息。
二、按时间排序按时间排序是指将搜索结果按发布时间的先后顺序进行排序。
这种排序方式适用于用户对最新信息的需求较高的场景，比如新闻、论坛等。
搜索引擎通过分析网页中的时间信息，或者根据网页发布时间和更新频率等因素来判断网页的时效性，并将最新的搜索结果排在前面。
按时间排序可以帮助用户快速找到最新的信息，但是可能会导致一些较旧但仍然有价值的信息被忽视。
因此，在使用按时间排序时，用户需要根据自己的需求和搜索结果的时效性进行权衡。
三、按热度排序按热度排序是指将搜索结果按照网页的流行程度进行排序。
流行程度可以通过网页的点击量、转发量、评论数等指标来衡量。
搜索引擎通过分析这些指标，计算每个搜索结果的热度，并将热度高的结果排在前面。
按热度排序适用于用户对热门话题或热门事件的关注度较高的场景。
它可以帮助用户快速了解最受关注的信息，但可能会导致一些较冷门但有价值的信息被忽视。
因此，在使用按热度排序时，用户需要根据自己的需求和搜索结果的热度进行权衡。
网络搜索引擎结果排序算法研究
网络搜索引擎结果排序算法研究随着互联网的迅猛发展和普及，网络搜索引擎成为了人们获取信息的重要途径。
当我们在搜索引擎中输入一个关键词，就能迅速得到相关的搜索结果。
然而，面对海量的信息，如何将最相关的信息排在前面成为了搜索引擎提供者和研究者们的关注点，由此诞生了一系列搜索引擎结果排序算法。
本文将着重研究网络搜索引擎结果排序算法的发展和现状。
一、搜索引擎结果排序算法的发展历程1.1 早期搜索引擎的简单排序算法早期的搜索引擎采用了一些简单的排序算法来对搜索结果进行排序，如按照关键词在文档中出现的次数进行排序，出现次数多的排在前面。
这种算法简单直接，但容易被搜索引擎优化者通过“关键词堆砌”的方式操纵搜索结果，影响搜索结果的准确性。
1.2 基于链接分析的PageRank算法为了解决关键词堆砌的问题，谷歌公司推出了基于链接分析的PageRank算法。
该算法通过分析页面之间的链接关系，给网页一个权重分数，按照权重分数进行排序。
这样一来，页面的排名不完全依赖于关键词出现的次数，而是取决于页面的质量和受欢迎程度。
PageRank算法很好地解决了关键词堆砌的问题，但对于新页面的排序效果则不太理想。
1.3 基于机器学习的排序算法随着机器学习在各个领域的广泛应用，也有研究者开始利用机器学习方法来改进搜索引擎的排序算法。
一些常用的机器学习算法，如支持向量机、朴素贝叶斯和神经网络等，被应用于搜索引擎结果排序。
这些算法可以通过训练模型，利用大量的历史搜索数据和用户反馈信息，学习出最佳的排序策略。
机器学习算法的引入极大地提高了搜索引擎排序的准确性和效率，但也面临着数据和计算资源的需求。
二、当前主流搜索引擎结果排序算法分析2.1 谷歌搜索的排序算法谷歌搜索引擎使用了一种名为“分层搜索”的方法。
首先，它会以基于链接分析的PageRank算法为基础，给网页赋予初始的权重分数。
然后，通过一系列的排序策略和算法，对搜索结果进行进一步的排序和过滤。
搜索引擎的排序算法分析与优化建议
搜索引擎的排序算法分析与优化建议近年来，随着互联网的快速发展，搜索引擎已成为人们获取信息的主要方式。
搜索引擎的排序算法在其中起着关键作用，它决定了用户搜索结果的排序顺序。
本文将对搜索引擎的排序算法进行分析，并提出一些建议来优化这些算法。
一、搜索引擎排序算法的分析搜索引擎的排序算法主要包括传统的PageRank算法、基于内容的排序算法和机器学习算法。
这些算法有各自的优势和局限性。
1. 传统的PageRank算法传统的PageRank算法是通过计算网页之间的链接关系来评估网页的重要性，然后根据重要性对搜索结果进行排序。
这种算法的优点是简单有效，可以很好地衡量网页的权威性。
然而，它容易被人为操纵，例如通过人工增加链接数量来提高网页的排名。
同时，该算法忽略了网页内容的质量和相关性。
2. 基于内容的排序算法基于内容的排序算法是根据用户的搜索关键词，匹配网页的内容来进行排序。
它考虑了网页的相关性和质量，可以提供更准确的搜索结果。
然而，该算法容易受到关键词的干扰，例如同义词的使用和关键词的滥用。
而且，这种算法对于新兴或少知名的网页往往无法准确判断其质量和相关性。
3. 机器学习算法机器学习算法是近年来蓬勃发展的一种算法，它通过分析用户搜索行为和网页特征，自动优化搜索结果的排序。
这种算法可以不断学习和调整，逐渐提升搜索结果的质量。
然而，机器学习算法需要大量的数据支持和运算资源，在处理大规模数据时效率较低。
二、搜索引擎排序算法的优化建议针对搜索引擎排序算法存在的问题，提出以下优化建议：1. 整合多个算法应综合利用传统的PageRank算法、基于内容的排序算法和机器学习算法的优势，构建一个综合、全面的排序算法。
通过结合不同算法的结果，可以提高搜索结果的准确性和相关性。
2. 引入用户反馈用户反馈是改进搜索引擎排序算法的重要信息源。
引入用户反馈，例如用户点击行为和搜索结果评分，可以不断优化排序算法，提供更符合用户需求的搜索结果。
检索排序的指标
检索排序的指标导语：当我们在互联网上搜索信息时，搜索引擎往往会根据一定的排序算法将相关的页面呈现给我们。
这些排序算法通常会考虑多个指标，以保证搜索结果的质量和准确性。
本文将简要介绍几个常见的检索排序指标，帮助读者更好地理解搜索引擎的工作原理。
一、相关性指标搜索引擎最重要的任务之一是根据用户的查询意图提供相关的搜索结果。
为了衡量页面与查询的相关性，搜索引擎会考虑以下几个指标：1. 关键词匹配度：页面中出现的关键词与查询中的关键词是否匹配，匹配度越高，相关性越强。
2. 标题和摘要：页面的标题和摘要是否包含了查询中的关键词，这些信息通常能更好地反映页面的内容。
3. 内容质量：页面的内容是否丰富、有用，并且能够满足用户的需求。
二、权威性指标为了提供可信赖的搜索结果，搜索引擎会考虑页面的权威性。
以下是几个常用的权威性指标：1. 外部链接：页面被其他网站引用的次数越多，说明页面的权威性越高。
2. 域名权威性：搜索引擎会评估页面所属域名的权威性，权威性高的域名所包含的页面通常也会被认为是权威的。
三、用户行为指标搜索引擎还会考虑用户的行为来评估页面的质量和相关性。
以下是几个常见的用户行为指标：1. 点击率：搜索结果被点击的比例，点击率高的页面通常被认为是更相关的。
2. 用户停留时间：用户在页面停留的时间长短，停留时间长的页面通常被认为是更有价值的。
四、时效性指标对于一些特定的查询，用户可能更关心最新的信息。
因此，搜索引擎也会考虑时效性指标来排序搜索结果。
以下是几个常见的时效性指标：1. 发布时间：页面的发布时间是否符合用户的查询需求，发布时间较近的页面通常被认为是更有用的。
2. 更新频率：页面的更新频率是否高，更新频率高的页面通常被认为是更有时效性的。
结语：搜索引擎的排序算法是复杂而精细的，通过综合考虑相关性、权威性、用户行为和时效性等指标，来为用户提供最合适的搜索结果。
了解这些指标可以帮助我们更好地理解搜索引擎的工作原理，提高搜索效果。
网络搜索引擎排序算法研究进展
关键词 ： 搜索引擎 ； 排序 ； 排序算法 中图 分 类 号 ：Ｐ９ Ｔ ３３ 文献 标 识 码 ： Ａ 文 章编 号 ：０６０ ０ （０００— １７ ０ １０—６Ｘ ２ １）７０ ３— ４
同的权 值 ， 而根 据权 值来 确 定 所搜 索 结果 与检 索 从 关键 词 相关 程 度 。可 以考 虑 的版 式信 息 有 ： 是否 是 标题 ， 否 为关 键 词 ， 否是 正 文 ， 体 大 小 ， 否 是 是 字 是
非常广 泛 ， 仍 是许多搜 索 引擎 的核 心排序 技术 。 至今
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问题 。ＦＩ Ｆ算 法被 认 为是信 息 检索பைடு நூலகம்中最 重要 的发 Ｔ／ Ｄ 明。Ｔ （ ｅｍ Ｆｅｕｎｙ ： 文 本词 汇频 率 ， Ｆ Ｔ ｒ ｒｑ ｅｃ）单 用关 键 词 的次 数 除 以 网页 的 总字 数 ， 商 称 为 “ 键 词 的 其 关
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随着 网络 技术 的发展 ，互 联 网查 询结 果 快速 、
频 率 。查 询关 键词 词 频 在文 档 中出现 的频 率越 高 ， 其 相关 度 越 大 。但 当关键 词 为 常用 词 时 ， 其 对相 使
ｒ ｎ ｉ ｇ ｍｏ ｅ ｏ ｇ ｃ ｌ ｒ ｌｓ ａｃ ｎ ｉ ｅ ｗａ ｒ ｐ ｓ ｄ ｎ ｈ ｅ ｅｏ ｍｅ ｔ ｌｔ ｎ ｓ ｏ ｎ ｉ ｇ ａｇ ｒ ｈ ｎ ｓ ａ ｃ ａ ｋ ｎ ｄ ｌ ｒａ ｒ ｕ ｔ ａ ｅ ｒ ｈ ｅ ｇｎ ｓｐ ｏ ｏ ｅ ，ａ ｄ ｔ ｅ ｄ ｖ ｌｐ ｎ ａ ｒ ｄ ｆｒ ｋ ｎ ｌ ｏ ｉ ｍｓｉ ｅ ｒ ｈ ｆ ｉ ｕ ｅ ａ ｔ
互联网搜索引擎的算法与优化技巧
互联网搜索引擎的算法与优化技巧随着互联网的快速发展，搜索引擎已经成为人们获取信息的主要途径之一。
搜索引擎的核心是其算法，它决定了搜索结果的排序和相关性。
本文将介绍互联网搜索引擎的算法和优化技巧。
一、搜索引擎算法的基本原理搜索引擎的算法是根据用户的搜索关键词，在海量的网页中找到相关的结果并进行排序。
搜索引擎的算法通常包括以下几个方面的考虑：1. 关键词匹配：搜索引擎首先会根据用户输入的关键词，在索引中找到相关的网页。
关键词匹配的算法通常会考虑词频、词权重等因素。
2. 网页质量评估：搜索引擎会对网页的质量进行评估，以确定其在搜索结果中的排名。
网页质量评估的算法通常会考虑网页的权威性、原创性、用户评价等因素。
3. 链接分析：搜索引擎会根据网页之间的链接关系，对网页进行分析和评估。
链接分析的算法通常会考虑链接的数量、质量、相关性等因素。
4. 用户行为分析：搜索引擎会根据用户的搜索行为和点击行为，对搜索结果进行调整和优化。
用户行为分析的算法通常会考虑用户的点击率、停留时间等因素。
二、搜索引擎优化技巧为了提高网站在搜索引擎中的排名，网站管理员可以采取一些优化技巧。
以下是一些常用的搜索引擎优化技巧：1. 关键词优化：选择合适的关键词，并在网页的标题、内容、链接等位置进行合理的布局。
关键词的选择应该考虑用户的搜索习惯和搜索意图。
2. 内容优化：提供高质量、原创的内容，满足用户的需求。
内容应该具有一定的深度和广度，同时要注意关键词的合理使用。
3. 网站结构优化：优化网站的结构，使搜索引擎能够更好地抓取和索引网页。
合理设置网站的导航、链接和URL结构，提高网站的可访问性和可读性。
4. 外部链接优化：增加外部链接的数量和质量，提高网站的权威性和可信度。
可以通过发布原创的高质量内容、参与行业论坛和社交媒体等方式来增加外部链接。
5. 用户体验优化：提供良好的用户体验，包括网站的加载速度、页面的布局和设计、用户交互等方面。
搜索引擎的相关排序算法分析与优化
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收稿日期： !))* @ )# @ ?? 基金项目： 湖南省自然科学基金资助项目 （)# ,,C)))"） 作者简介： 蔡国民 （?+"* @ ） ， 男， 湖南慈利人， 中南大学硕士生， 吉首大学 信息管理 与工程学院 讲师， 主要从 事网络 应 用、 信息检索研究 ’
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吉首大学学报 （自然科学版）
［ ?］ 检索结果的查准率对于用户的检索目标更 具意义 ’ 影响查准率的因素有很多， 相关排序算法是其中的一个关键点 ’
?
相关排序的概念和存在的问题
传统上， 人们将信息检索系统返回结果的排序称为 “相关 排序” （ F7&760/;7 F0/G2/E ） ， 隐含其中各条目的顺 序反映了结 果
和查询的相关程度 ’ 在搜索引擎中， 其排序不是一个 狭义的相关序， 而是一种反映多种因素的综合统计优先 序 ’ 在排序方面， 搜索引擎目前存在的问题： （ ?） 对于 多数检索课题， 要么输出的检索 结果过载， 记录数 量达千条 以上， 给相 关性判断带来困难； 要么是零输出或输出量太少， 造成过分的漏检 （ ’ !） 在相关度方面， 搜索 引擎对相关 度参数的 选择、 计量 和算法各不相同 （ ’ B） 由于搜索引擎是按照已定的相关度对检 索结果 进行排序 ， 关 键词检 索返回结 果的相 关度排 序方式 单 一， 用 户不能根据需要选择输入的排序方法， 用户对结果的排 序无能为力， 因而用户基本上是 在被动接 受返回序列， 这难 免 与用户的检索目标冲突， 受到用户接受能力的限制， 无疑会影 响到检全率与检准率 ’
!
现有的排序算法比较
现有的搜索引擎排序技术主要有 D0E7F0/G 算法和 OPH: 算法 ’ D0E7F0/G 算 法以 “随 机冲浪” 模型 为理论基础， 而 OPH: 算
PageRank算法在搜索引擎中的应用
PageRank算法在搜索引擎中的应用搜索引擎是现代人们获取信息最方便的途径之一，而其中最核心的部分就是排名算法。
PageRank算法作为最早应用于搜索引擎中的算法之一，其核心思想是通过分析网页之间的链接关系，为每个网页赋予一个权值，从而实现搜索结果的排序。
本文从PageRank算法的原理、应用场合以及算法优化方面进行探究，以期更好地理解搜索引擎排名算法的工作机制。
一、PageRank算法的原理PageRank算法最早于1998年由谷歌创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林共同提出，得名于拉里·佩奇的姓氏。
PageRank算法的核心思想是基于网页之间的链接关系和重要性来对网页进行排序。
具体而言，如果某一网页被许多其他网页引用，那么该网页就被认为是一个比较权威和受欢迎的网页，其权重也会相应提高。
在实际应用中，PageRank算法会先建立一个有向图，其中每个网页都对应一个节点，而网页之间的链接则对应着图中的边。
PageRank算法将网页的重要性定义为其在有向图中的PageRank值，该值通过一系列公式计算得出。
具体来说，PageRank算法的计算公式为：PageRank(A) = (1-d) + d (PR(T1)/C(T1) + ... + PR(Tn)/C(Tn))其中，PageRank(A)表示网页A的PageRank值；d为阻尼系数，其取值通常设置为0.85；PR(Ti)表示指向网页A的链接来源网页Ti的PageRank值；C(Ti)表示指向网页Ti的链接数。
从公式中可以看出，一个网页的PageRank值不仅取决于它的入链数量，还与指向它的链接来源网页的PageRank值有重要关系。
二、PageRank的应用场合PageRank算法在搜索引擎中的应用最为广泛，在谷歌等TOP级搜索引擎的排名算法中均有应用。
通过PageRank算法，搜索引擎能够更准确地判断页面的重要性和相关性，并根据这些因素对搜索结果进行排序。
网络搜索引擎原理与算法
网络搜索引擎原理与算法在当今信息爆炸的时代，互联网已经成为了人们获取信息的主要渠道。
而在互联网上，搜索引擎无疑是我们最常用的工具之一。
无论是寻找资料、查找新闻、购物还是解决问题，我们都离不开搜索引擎的帮助。
那么，搜索引擎是如何实现高效的信息检索的呢？一、搜索引擎的原理搜索引擎的原理可以简单概括为三个步骤：爬取网页、建立索引和查询处理。
首先，搜索引擎会通过网络爬虫程序自动抓取互联网上的网页。
这些网页会被保存在搜索引擎的数据库中，以备后续的索引和查询。
然后，搜索引擎会对这些网页进行分析和处理，提取出网页的关键信息，如标题、摘要、URL等。
最后，当用户输入查询词时，搜索引擎会根据建立的索引，快速地找到相关的网页，并按照相关性进行排序，将最相关的网页展示给用户。
二、搜索引擎的算法搜索引擎的核心在于算法，它决定了搜索引擎的检索效果和用户体验。
目前，主流的搜索引擎算法主要包括PageRank算法、TF-IDF算法和机器学习算法。
1. PageRank算法PageRank算法是由Google公司的创始人之一拉里·佩奇提出的，它是一种基于网页链接关系的排序算法。
PageRank算法的核心思想是：一个网页的重要性可以通过其被其他重要网页所链接的数量来衡量。
具体来说，PageRank算法通过计算网页的入链和出链数量以及这些链接的权重，来评估网页的重要性。
权重主要由链接的数量和质量决定，即链接到一个网页的其他网页的重要性越高，这个网页的重要性就越高。
通过PageRank算法，搜索引擎可以根据网页的重要性对搜索结果进行排序，提高搜索结果的相关性。
2. TF-IDF算法TF-IDF算法是一种基于词频和逆文档频率的排序算法。
它的核心思想是：一个词在一篇文档中的重要性与它在整个文集中的重要性成反比。
具体来说，TF-IDF算法通过计算一个词在文档中的频率（TF）和在整个文集中的逆文档频率（IDF），来评估这个词的重要性。
基于深度学习的搜索引擎排序算法研究
基于深度学习的搜索引擎排序算法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。
而搜索引擎排序算法的优劣直接影响着用户获取信息的效率和质量。
随着深度学习技术的迅速发展，其在搜索引擎排序算法中的应用也引起了广泛的关注和研究。
搜索引擎的核心任务是在海量的网页中，根据用户的查询需求，快速准确地找到最相关、最有用的网页，并按照一定的顺序呈现给用户。
传统的搜索引擎排序算法主要基于关键词匹配、页面权重等因素，但这些方法存在一定的局限性，难以充分理解用户的意图和网页的语义内容。
深度学习具有强大的特征学习和模式识别能力，能够从大量的数据中自动提取深层次的特征和模式，为搜索引擎排序算法带来了新的突破。
在基于深度学习的搜索引擎排序算法中，神经网络模型是常见的应用形式。
其中，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）及其变体，如长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等，都发挥了重要作用。
CNN 善于处理具有空间结构的数据，在图像识别等领域取得了显著成果。
在搜索引擎排序中，它可以用于对网页的图像内容进行分析，提取有价值的特征。
例如，对于包含产品图片的网页，CNN 可以识别产品的类别、特征等，为排序提供更多依据。
RNN 及其变体则适用于处理序列数据，能够捕捉文本中的上下文信息。
在搜索引擎中，用户的查询和网页的文本内容都可以看作是序列数据。
通过 RNN 或其变体，可以更好地理解用户的查询意图和网页的语义信息，从而提高排序的准确性。
深度学习模型在训练时需要大量的数据。
这些数据通常包括用户的查询记录、点击行为、网页的内容特征等。
通过对这些数据的学习，模型能够逐渐掌握用户的需求和网页的相关性规律。
然而，数据的质量和标注的准确性对模型的训练效果有着至关重要的影响。
如果数据存在噪声、偏差或标注错误，可能会导致模型学习到错误的模式，从而影响排序结果的准确性。
因此，在数据收集和预处理阶段，需要采取有效的措施来确保数据的质量和可靠性。
搜索引擎的算法与优化技巧
搜索引擎的算法与优化技巧搜索引擎在现代互联网上扮演着越来越重要的角色。
搜索引擎可以在数百万个网页和文件中迅速找到与用户查询相关的结果。
然而，在如此庞大的网页库中，如何使搜索引擎能够找到用户最想要的结果，这是一个巨大的挑战。
因此，搜索引擎必须依靠算法和优化技巧来处理和排序搜索结果，以确保用户获得最佳的搜索体验。
一、搜索引擎的基本算法在搜索结果排序中，搜索引擎最重要的算法是PageRank算法。
PageRank是谷歌搜索引擎的核心排名算法，它核心思想是评估页面的重要性。
它基于链接结构，即一个页面的重要性只取决于指向该页面的其他页面的数量和质量。
如果一个页面有更多的指向它的链接，特别是来自更重要、更受欢迎的页面，那么它的排名就会更高。
除了PageRank之外，搜索引擎还有其他的算法来确定网站和页面的排名，还可以考虑以下因素：1.网页内容的质量和相关性。
2.网页的元数据，如标题、描述和关键字。
3.搜索词的出现频率和位置。
4.网页加载速度和可用性。
5.网站和页面的历史记录和流量。
二、搜索引擎优化的技巧虽然搜索引擎的算法不断发展，但是这些算法并不完美，甚至可能缺少对特定搜索需求的正确判断，因此SEO（搜索引擎优化）通过各种技巧来提高网站的可见性和排名。
1.关键词优化关键词或关键词短语是用户在搜索引擎中使用的词语。
因此，在网站的页面中使用这些关键词非常重要。
这样可以让搜索引擎确定页面的主题和相关性。
但是，不能过度使用关键字，这是黑帽SEO的一种方法，可能会使您的网站排名降低，甚至会被搜索引擎永久排除。
2.建立外部链接网站获取外部链接的数量和质量对于搜索排名非常重要。
一个拥有很多外部链接的网站，可能意味着它有很高的热度和可靠性，从而有助于提高排名。
然而，要注意外部链接的质量，如果链接中存在不健康的内容或专为SEO而制作的链接，将导致负面影响。
3.网站结构和网站内容更新搜索引擎通常更喜欢有良好结构的网站。
要确保网站易于导航和访问，并且拥有相同的网站结构。
网络搜索引擎的排序算法原理
网络搜索引擎的排序算法原理近年来，随着互联网的快速发展和信息量的急剧增加，网络搜索引擎已经成为人们获取信息和解决问题的首选工具。
然而，当我们在搜索引擎上输入一个关键词时，为什么搜索结果能够如此迅速地呈现在我们面前，而且排列有序，如何确定哪些页面应该排在前面？这就涉及到搜索引擎的排序算法原理。
一、搜索引擎的基本原理搜索引擎的基本功能是根据用户输入的关键词，在互联网上搜寻相关的网页，并按照一定的排序算法进行排列，从而呈现给用户。
搜索引擎的排序算法起到了决定搜索结果排名的关键作用。
二、排名因素的权重分配搜索引擎对于不同的排名因素会给予不同的权重，进而影响页面的排序结果。
常见的排名因素包括：网页内容的质量、网页的关键词密度、网页的外部链接质量等。
搜索引擎会根据这些因素的权重分配为网页进行排名。
三、PageRank算法PageRank（页面排名）是Google搜索引擎最具代表性的排序算法之一。
该算法为每个页面分配一个PageRank值，值越高代表页面越重要。
其核心思想是通过分析页面之间的链接关系，推测出页面的重要性。
四、关键词匹配度搜索引擎根据用户输入的关键词，在海量的网页中进行匹配，然后计算匹配度对结果进行排序。
匹配度由搜索引擎根据一定的算法计算得出，包括关键词在文本中出现的频率、出现位置等因素。
五、用户行为分析随着用户对搜索引擎的使用越来越频繁，搜索引擎开始重视用户行为分析。
通过分析用户的点击行为、停留时间等信息，搜索引擎能够根据用户的需求和兴趣动态地调整搜索结果的排名。
六、社交媒体影响力在当前社交媒体盛行的背景下，搜索引擎也开始纳入社交媒体的因素进行排序。
例如，搜索引擎会优先展示在社交媒体上被用户分享和转发较多的文章。
七、实时搜索算法随着信息的快速更新，搜索引擎推出了实时搜索算法，能够实时地获取最新的信息并加以排序。
这让用户能够随时了解到最新的动态和热门话题。
八、反作弊机制为了防止一些网站利用不正当手段提高排名，搜索引擎还推出了反作弊机制，通过检测网站的质量、真实性和可信度等因素，从而保证排名的公平性和准确性。
网页搜索引擎中的信息检索与排名算法设计
网页搜索引擎中的信息检索与排名算法设计信息检索与排名算法是网页搜索引擎中至关重要的一环。
随着互联网的快速发展和信息量的急剧增加，用户在进行查询时希望能够通过搜索引擎快速、准确地获取所需信息。
而搜索引擎的信息检索与排名算法的设计和优化，直接决定了用户体验的质量和搜索引擎的竞争力。
本文将介绍信息检索与排名算法的基本原理和常用方法，并探讨当前的研究和发展趋势。
首先，我们来了解一下搜索引擎中的信息检索过程。
当用户在搜索引擎中输入查询词语时，搜索引擎系统会以词语为基础进行检索。
检索的目标是从海量的网页数据库中找出与查询词语相关的网页。
在传统的信息检索中，可以使用倒排索引来加快检索速度。
倒排索引是一种将词项与包含该词项的文档进行关联的数据结构，它可以通过查询词项快速地找到相关的文档。
而在网页搜索引擎中，信息检索还需要考虑一些其他的因素，例如网页质量、用户偏好、搜索历史等。
这就涉及到排名算法的设计。
排名算法的目标是根据查询词语的相关性和其他因素，对搜索结果进行排序，以便用户能够更好地找到所需信息。
常用的排名算法包括TF-IDF算法、PageRank算法、BM25算法等。
TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法是信息检索中最基本的算法之一。
它通过计算查询词语在文档中的频率和在文集中的逆文档频率，来判断查询词语对于文档的重要性。
具体而言，TF-IDF算法会给予在文档中频率较高但在文集中频率较低的词语较高的权重，从而提高其排序的优先级。
PageRank算法是由Google公司创始人之一、谷歌公司名字的由来之一的拉里·佩奇（Larry Page）提出的经典排名算法。
该算法通过统计网页之间的链接关系来评估网页的重要性。
简单而言，如果一个网页被其他重要的网页所引用，那么它的重要性就会较高。
PageRank算法通过计算网页之间的链接关系的数量和质量，为网页赋予一个重要性的分值，并根据该分值对搜索结果进行排序。
搜索引擎相关度算法分析
-----------------------------------精品考试资料---------------------学资学习网----------------------------------- 搜索引擎相关度算法分析相关性，是搜索引擎优化中的重点。
但是对于相关性的搜索引擎工作原理，相信大部分的SEOER 对于都缺乏了解。
作为职业SEO对于搜索引擎算法的研究是必须的，虽然说，我们不可能知道搜索引擎算法的全部。
但是只需要我们主流搜索引擎技术的方向，你就可以知道搜索引擎时代的脉搏。
相关度排序技术的产生主要是由搜索引擎的特点决定的。
首先，现代搜索引擎能够访问的Web网页数量已经达到上十亿的规模，哪怕用Hu只是搜索其中很少的一部分内容，基于全文搜索技术的搜索引擎也能返回成千上万的页面。
即便这些结果网页都是用Hu所需要的，用Hu也没有可能对所有的网页浏览一遍，所以能够将用Hu最感兴趣的结果网页放于前面，势必可以增强搜索引擎用Hu的满意度。
其次，搜索引擎用Hu自身的检索专业能力通常很有限，在最为普遍的关键词检索行为中，用Hu一般只是键人几个词语。
例如，Spink等曾对Excite等搜索引擎的近300位用Hu做过实验调查，发现人均输入的检索词为3.34个。
国内部分学者也有相似的结论，发现90%左右的用Hu输入的中文检索单字为2～6个，而且2字词居多，约占58%，其次为4字词(约占18%)和3字词(约占14%)。
过少的检索词事实上无法真正表达用Hu的检索需求，而且用Hu通常也不去进行复杂的逻辑构造，只有相当少的用Hu进行布尔逻辑检索、限制性检索和高级检索等方法，仅有5.24%的检索式中包含有布尔逻辑算符。
国内的部分学者的研究结果也表明，约40%的用Hu 不能正确运用字段检索或二次检索，80%左右的用Hu不能正确运用高级检索功能，甚至还发现用Hu缺乏动力去学都寄希望于搜索引擎能够自动地为他们构造有效的检索Hu习复杂的检索技能，多数用．式。
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摘 要
摘 要
随着计算机系统性能的提高和网络技术的不断进步，万维网成为全球最大的信 息资源库，如何为如此庞大的信息资源提供高效的导航服务，帮助用户在海量的数 据中快速找到需要的信息是搜索引擎亟待解决的问题。通常用户只关心搜索引擎返 回的排在前面的结果，然而当前搜索引擎返回的查询结果与用户需求的相关程度并 不理想。于是搜索引擎的相关性排序--按照与用户查询的相关程度对搜索引擎的索 引文档进行排序，成为当前研究的重点和热点。 本文首先研究了文本搜索引擎的相关性排序模型，并为自学习排序模型提出一 种构造训练集的方法。然后研究了图像搜索引擎的相关性排序问题，重点介绍了图 像重排序的方法，并提出一种度量图像相似性的方法。本文对搜索引擎的相关性排 序方法进行了深入的研究，主要工作和创新之处归纳为以下几点： （1） 文本搜索引擎的相关性排序模型，包括布尔模型，向量空间模型，概率模 型，超链接模型，自学习排序模型，其中自学习排序模型将机器学习的方法 运用到搜索引擎的相关性排序问题，解决了以往模型的许多不足之处。 （2） 为自学习排序模型构造训练集。自学习排序是一种有监督的机器学习算法， 模型的性能很大程度上依赖训练集。构造训练集需要对给定的查询，人工标 注文档与该查询的相关程度。对于文本搜索而言，查询几乎是无穷的，而人 工标注耗时费力，所以选择部分有信息量的查询来标注很有意义。本文提出 一种同时考虑查询的难度，密度和多样性的贪心算法从海量的查询中选择有 信息量的查询进行标注。实验表明本文提出的方法能构造一个规模较小且有 效的训练集。 （3） 图像重排序算法。现今的图像搜索引擎主要利用图像周围文本信息为图像排 序，没有考虑图像本身的特征。图像重排序是在文本搜索结果的基础上，通 过挖掘图像视觉特征的内在关系，对原始搜索结果进行重新排序，使新的序 列更能满足用户搜索需求。 （4） 图像相似性度量。在图像重排序算法中图像相似性的度量至关重要。一般我 们通过计算图像视觉特征的相似性来估计图像的相似性。图像视觉特征包含 全局特征（如颜色，纹理，形状）和局部特征（如尺度不变特征） 。然而现 有的相似性度量没有考虑针对不同的查询词，图像的相似性应该不同。本文 提出一种与查询相关的相似性度量方法，把基于全局特征的相似性，基于局
中国科学技术大学学位论文授权使用声明
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摘 要
部特征的相似性，以及视觉单词同时出现率融合到一个迭代算法中，挖掘出 与查询词相关的图像信息，计算相似性。实验结果表明本文提出的相似性度 量方法优于基于全局特征，局部特征，或它们线性组合的相似性。 关键词：搜索引擎的相关性排序模型，自学习排序模型，构造训练集，图像重排 序，图像特征提取，图像相似性度_______
第 1 章 绪论
第1章
1.1 选题研究背景
绪论
随着计算机系统性能的提高和网络技术的不断进步，万维网得到了蓬勃发展， 成为全球最大的信息资源库。据发表在《科学》杂志 1999 年 7 月的文章《万维网 信息的可访问性》估计，万维网上的网页超过 8 亿，有效数据约 15T，并且仍以每 4 个月翻一番的速度增长。调查显示 2008 年初，全球可索引的网页已高达 156 亿。用户要在如此庞大杂乱的万维网资源中查找所需要的信息，就像大海捞针一 样，搜索引擎技术恰好解决了这一难题。搜索引擎是基于万维网平台，提供网络信 息检索服务的工具。用户给出关键词作为查询请求，搜索引擎在万维网上收集，整 理信息，并且按照用户需求返回相关的查询结果，帮助人们拒绝和忽略大量无关信 息，从而起到信息导航的作用。 一般来说，评价一个搜索引擎性能的主要指标[1]是：查全率、查准率、检索 速度、检索系统的易用性和检索费用。目前搜索引擎的查全率、检索速度、检索系 统的易用性和检索费用能基本满足用户需求，然而用户对查准率并不满意。如图 1.1 ， 用 户 在 Google 中 输 入 关 键 词 “ www ” ， 该 搜 索 引 擎 仅 用 0.07 秒 返 回 15680000000 查询结果, 但前 5 个结果都不是用户期望的。该搜索引擎用户界面简 单易用，提供免费搜索服务，返回成千上万的网页，查全率高，但用户期望的结果 往往并不排在前列，并且查询结果中有着大量的重复，无关，无用的网页。
表 1.1 中国搜索引擎用户不满意因素及比例
不满意因素 搜索结果重复 搜索结果排序欠佳 搜索结果杂乱 搜索结果不合适 广告太多 所占比例
50% 43% 37% 36% 35%
另外，在普遍的关键词检索系统中用户一般只是键入少数几个词语。Spink 等 对搜索引擎的近 300 位用户调查，发现人均输入的检索词为 3.34 个。国内部分学 者也发现 90%左右的用户输入的中文检索单字为 2～6 个，而且 2 字词居多，约占 58%，其次为 4 字词(约占 18%)和 3 字词(约占 14%)。然而检索词所提供的用户需 求信息是很重要的，过少的检索词事实上无法真正表达用户的检索需求，而且很多 用户从不使用高级检索功能，据不完全统计约 40%的用户不能正确运用字段检索或 二次检索，80%左右的用户不能正确运用高级检索功能，但他们都希望搜索引擎将 最想要的结果尽可能地放到查询结果的前面。因此研究搜索引擎的相关性排序算 法，提高用户满意度已经成为搜索引擎系统的紧要任务。
III
中国科学技术大学学位论文原创性声明
本人声明所呈交的学位论文 , 是本人在导师指导下进行研究工作所取得的成 果。除已特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含任何他人已经发表或撰写过 的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中作了明确的说 明。 作者签名：___________ 签字日期：_______________
图 1.1 Google 搜索引擎中用户输入关键词“www”返回的查询结果
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第 1 章 绪论
当前搜索引擎返回的查询结果与用户需求的相关程度并不理想。根据中国互联 网络信息中心调查报告，中国搜索引擎用户不满意因素及比例如表 1.1。因此需要 研究搜索引擎中的相关性排序算法，将与用户需求相关度高的网页排在前面。
1.2 相关性排序研究意义
中国互联网络信息中心调查报告指出，有 82.5%的网民经常使用搜索引擎， 83.4%的用户通过搜索引擎得知新网站。可见，搜索引擎在大家日常的网络生活中 发挥了重要作用。一个优秀的搜索引擎能从巨量的、形如垃圾的信息中发现真正的 知识，通过对信息的甄别、加工、提纯，带来信息价值的提升。然而由于当今搜索 引擎相关性排序算法并不完善，用户通常需要从大量的返回结果中手工挑选相关网 页，搜索引擎的导航功能没有发挥明显优势。 在搜索引擎发展的初期，搜索结果的排列只是根据搜索引擎在数据库中找到匹 配网页的先后次序，不保证排在前面的网页与用户查询的相关性更大，因此不能帮 助用户从过载的海量信息中快速地选取真正相关的信息。目前搜索引擎访问的网页 数量已达到上十亿的规模，通常搜索结果包含成千上万的网页，即便这些网页都是 用户所需要的，用户也不可能浏览所有的网页。如何将更相关的网页排在前面，减 少用户浏览网页的数目，帮助其快速找到需要的信息，是一项很有意义且富有挑战
II
Abstract
ABSTRACT
Recently learning to rank has become a popular method to build a ranking model for Web search. For the same ranking algorithm, the performance of ranking model depends on the training set. A training sample is constructed by labeling the relevance of a document and a given query by human. However, the number of queries in Web search is nearly infinite and the human labeling cost is expensive. Therefore, it is necessary to select subset of queries to construct an efficient training set. In this paper, we develop a greedy algorithm to select queries, by simultaneously taking the query difficulty, density and diversity into consideration. The experimental results on LETOR and a collected Web search dataset show the proposed method can lead to a more efficient training set. Recently image search engines mainly base on associated textual information. Image reranking is an effective approach to refine the initial text-based search result by mining the visual information of the returned images. And the estimation of visual similarity is the fundamental factor in reranking methods. However, the existing similarity measures are independent of the query. In this paper, we propose a query dependent method by incorporating the global visual similarity, local visual similarity and visual word cooccurrence into an iterative propagation framework. Then we embed the query dependent similarity into random walk rereanking method. The experiments on a collected Live Image dataset demonstrate that the proposed query dependent similarity outperforms the global, local similarity and their linear combination. Key Words: rank models in search engineer, learning to rank, construct training set, image reranking, extract features for image, measure similarity between images