智能搜索引擎的设计与实现
基于自然语言处理技术的智能检索系统设计与实现
基于自然语言处理技术的智能检索系统设计与实现随着互联网的普及和数据爆炸式增长，信息检索的需求变得越来越重要。
传统的检索方式通常是通过关键词进行搜索，但是由于一些搜索引擎的广告干扰和信息质量不可控，用户体验受到了影响。
为了提高信息检索的准确性和效率，实现智能化检索，自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）成为了必不可少的技术手段。
一、自然语言处理及其应用领域自然语言处理是将人类语言转化为机器可读的形式，以便计算机进行处理和分析的一项技术。
NLP包括语音识别、文本分析、语言生成等多个方面。
其中，文本分析是应用最广泛的技术，可以用于预测文本的情感、语义和主题等信息，提高搜索引擎的准确性。
NLP技术在很多领域都有着广泛的应用，如智能客服、自动翻译、智能问答系统等。
智能客服可以通过分析用户的语言来给出合适的解决方案，自动翻译可以解决不同语言间的沟通障碍，智能问答系统可以回答用户的各种问题。
二、智能检索系统设计与实现基于自然语言处理技术的智能检索系统，需要通过技术手段提高搜索引擎的准确性和效率。
下面就从预处理、索引与检索、排序与评价等方面逐一介绍智能检索系统的设计与实现。
1. 预处理预处理是对文本进行清洗和归一化的过程。
整个预处理过程包括分词、停用词过滤、词干提取等操作。
分词是将一段文本分割成单独的词语的过程，也是NLP技术中最常用的操作之一。
停用词是指在搜索引擎中无意义、不影响搜索结果的词语，例如“的”、“是”等。
词干提取是将单词转化为其基本形式的过程，例如将“swimming”转化为“swim”。
2. 索引与检索索引是对文本进行数据结构化的操作。
在检索数据时，需要根据用户提供的关键词查询索引中是否包含这些关键词，从而确定匹配的文档。
在构建索引时，首先需要确定哪些词语可以作为索引项，这可以通过预处理的结果来实现。
然后，需要为每个索引项建立倒排索引。
倒排索引是存储词语与出现文档之间关系的一种结构，可以使得搜索引擎在查找相关文档时，效率更高。
购物搜索引擎的设计与实现
购物搜索引擎的设计与实现随着电商的快速发展，购物搜索引擎逐渐成为现代消费者购物的必备工具。
除了电商平台提供的搜索功能外，大部分消费者更喜欢使用独立的购物搜索引擎来寻找最优的购物选项。
在这篇文章中，我将讨论购物搜索引擎的设计和实现。
首先，我们将了解购物搜索引擎的作用及其重要性，然后深入探讨购物搜索引擎的设计和实现要点。
一、购物搜索引擎的作用及其重要性购物搜索引擎是一种可以将各个电商平台的商品信息汇总整理，提供精确商品搜索结果的软件工具。
如果你正在寻找一款特定型号的手机，你可以在购物搜索引擎上输入关键词，获得各个电商平台的商品信息，包括价格、现货情况、交付方式等各种细节信息。
购物搜索引擎的作用在于让消费者更好地了解市场信息，聚集市场中的信息的同时提供更加便宜的购物选项。
与传统的购物方式相比，购物搜索引擎允许消费者实现快速、便捷地比较价格，找到最优的商品。
购物搜索引擎在现代消费者中的地位愈发重要。
一方面，它缩短了消费者购物的时间，另一方面也减少了搜索过程中消费者的误购情况。
消费者可以通过购物搜索引擎购买到质量更高、价格更便宜的商品，而电商平台可以通过购物搜索引擎获得更多的流量，进一步提高销售额。
二、购物搜索引擎的设计在设计购物搜索引擎时，需要考虑以下几个因素：1. 数据采集购物搜索引擎需要采集各取电商平台的商品数据，因此设计搜索引擎抓取工具，从其他网站上抓取数据以供搜索引擎使用。
但是，需要注意的是法律条款和用户协议的问题。
因此，数据采集需要按照各个电商平台的政策，委派相应的律师与其沟通以确认数据搜集的合法性。
2. 数据清洗和整理抓取来的数据不一定能直接被使用，因为每个电商平台上的商品数据格式都不相同，需要先对数据进行清洗和整理。
清洗后的数据就可以用于既定的数据库系统存储。
3. 数据库设计数据库需要存储从不同电商平台上抽取数据。
为了提升搜索引擎的效率，需要对数据库进行优化，如选择索引、有分区表、合并相应字段等方法来提高搜索速度，其中索引可以加速表的数据搜索，而有分区表则具有快速分区功能。
《基于Lucene的蒙古文搜索引擎的设计与实现》范文
《基于Lucene的蒙古文搜索引擎的设计与实现》篇一一、引言随着信息技术的飞速发展，搜索引擎已经成为人们获取信息的重要工具。
蒙古文搜索引擎作为服务于蒙古语用户的信息检索工具，其设计与实现显得尤为重要。
本文将介绍基于Lucene的蒙古文搜索引擎的设计与实现过程，旨在为相关研究和应用提供参考。
二、需求分析1. 用户需求：蒙古文搜索引擎需满足用户快速、准确地搜索蒙古文信息的需求。
同时，用户期望搜索引擎具有友好的界面和良好的用户体验。
2. 功能需求：蒙古文搜索引擎应具备基本的搜索功能，如全文搜索、关键词搜索、高级搜索等。
此外，还需支持对搜索结果的排序、筛选和分享等功能。
三、系统设计1. 技术选型：选用Lucene作为搜索引擎的核心技术，其强大的全文搜索功能和高效的索引管理机制能够满足蒙古文搜索引擎的需求。
2. 系统架构：采用分层架构设计，将系统分为数据层、索引层、搜索层和用户层。
数据层负责存储蒙古文数据，索引层负责建立和管理索引，搜索层负责提供搜索服务，用户层负责与用户进行交互。
3. 数据库设计：选用适合蒙古文的数据库管理系统，建立数据表结构，用于存储蒙古文文档、关键词、索引等信息。
4. 索引策略：采用倒排索引技术，对蒙古文文档进行分词、过滤和建立索引，以提高搜索效率和准确性。
四、系统实现1. 数据预处理：对蒙古文文档进行分词、去停用词等预处理操作，以便建立准确的索引。
2. 索引建立：使用Lucene的API建立倒排索引，将预处理后的文档数据存储到索引中。
3. 搜索服务：提供基本的搜索功能，如全文搜索、关键词搜索、高级搜索等。
同时，支持对搜索结果的排序、筛选和分享等功能。
4. 用户界面：设计友好的用户界面，提供简洁明了的操作方式和良好的用户体验。
五、性能优化1. 索引优化：定期更新索引，删除无效的索引项，以提高搜索速度和准确性。
同时，采用多线程技术加速索引建立过程。
2. 查询优化：针对不同的查询需求，采用不同的查询策略和算法，以提高搜索效率和准确性。
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。
智能文献检索系统的设计与实现
智能文献检索系统的设计与实现随着信息技术的迅猛发展，文献检索系统也越来越受到人们的关注。
智能文献检索系统是一种应用人工智能技术来实现文献检索的新型系统，主要通过数据挖掘、机器学习等技术对文献信息进行处理和分析，从而实现快速、准确的检索。
本文将介绍智能文献检索系统的设计和实现过程。
一、需求分析在设计智能文献检索系统前，需要对用户需求进行分析。
一般用户检索文献的需求包括以下几个方面：1.快速检索：用户需要快速找到自己需要的文献信息，因此系统需要实现快速和准确的检索。
2.精准匹配：用户需要检索结果与自己的需求尽可能地匹配，因此系统需要实现语义分析和匹配。
3.分类检索：用户需要对文献按照不同的分类进行检索，因此系统需要实现文献分类功能。
4.个性化推荐：用户需要根据自己的兴趣和需求推荐相关文献，因此系统需要实现个性化推荐功能。
基于以上需求，设计智能文献检索系统应该包括文献数据采集、数据预处理、检索算法设计、用户界面设计、个性化推荐等基本模块。
二、系统实现1.文献数据采集文献数据采集是智能文献检索系统的基础，文献数据来源可以包括各种数据库、论文库、学术搜索引擎等。
在数据采集过程中，需要注意文献数据的质量和完整性，尽可能获取大量优质的文献数据。
2.数据预处理文献数据采集后，需要进行数据预处理，包括数据清洗、分词、词干提取、停词处理等。
数据清洗是指对文献数据中存在的无用信息、重复信息和错误信息进行过滤和清理。
分词是指将文献数据分解成一个个词语，逐个处理。
词干提取是指将不同的词形还原成同一词干，以减少处理时间和提高检索效率。
停词处理是指将一些常见的词语（如“的”、“是”、“在”等）从文献数据中去除，以减少处理时间和降低搜索干扰。
3.检索算法设计检索算法是智能文献检索系统的核心，主要包括词频统计、TF-IDF算法、向量空间模型、余弦相似度等。
词频统计是指通过统计文献中各个词语的频率来判断该文献和用户需求的相似程度，这种方法简单易用，但不够准确。
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。
基于语义网络的智能搜索引擎技术研究
基于语义网络的智能搜索引擎技术研究随着信息时代的来临，信息量的爆炸性增长和信息化程度的提高，互联网已成为人类获取信息的主要途径。
但是，互联网上存在大量的信息，其不规则性、冗余性、不确定性、模糊性等特点使得搜索引擎的精度和效率存在着很大的提升空间。
为了解决这一问题，基于语义网络的智能搜索引擎技术正逐渐兴起。
一、基于语义网络的智能搜索引擎技术概述基于语义网络的智能搜索引擎技术是一种新型的搜索引擎技术。
它通过对互联网上的信息进行结构化处理、自然语言处理、语义分析和智能推理等技术手段，构建出一个具有智能的搜索引擎。
它能够自动理解用户查询意图，从而能够实现精准的搜索结果展示和推荐。
二、基于语义网络的智能搜索引擎技术的特点1. 对自然语言的处理能力。
基于语义网络的智能搜索引擎技术能够处理自然语言，能够自动识别用户的查询意图，并从海量的信息中提取出相关的信息，大大提高了搜索引擎的准确性。
2. 对信息的结构化处理能力。
基于语义网络的智能搜索引擎技术能够对海量的信息进行结构化处理，使得信息之间的关系更加清晰明了，使得搜索引擎能够更好地处理和检索相关信息。
3. 对语义的分析和推理能力。
基于语义网络的智能搜索引擎技术能够对搜索结果进行精准的语义分析和推理，从而给出更符合用户需求的搜索结果。
三、基于语义网络的智能搜索引擎技术的研究进展随着科技的不断发展，基于语义网络的智能搜索引擎技术也在不断地进行着研究和发展。
目前，这一领域的研究主要集中在以下几个方面：1. 语义网技术的应用。
利用语义网技术，将知识库转化成一张又一张的知识图谱。
基于语义网络的智能搜索引擎技术可以在此基础上进行一些深层次的知识推理和知识分析。
2. 自然语言处理技术的应用。
随着自然语言处理技术的不断发展，基于语义网络的智能搜索引擎技术也将继续不断地发展和完善。
未来，也许可以实现真正的人机交互，实现电脑自动理解人类语言的能力。
3. 普适计算技术的应用。
普适计算技术主要利用传感器等设备，对用户进行不间断、无缝的计算、通信和信息获取等服务。
智能搜索引擎的技术实现
智能搜索引擎的技术实现在当今数字化的时代，搜索引擎已经成为人们获取信息的重要工具。
智能搜索引擎的出现，更是极大地提升了信息检索的效率和准确性。
那么，智能搜索引擎是如何实现其智能化的功能的呢？这背后涉及到一系列复杂的技术。
首先，我们来谈谈数据采集和预处理。
智能搜索引擎需要从互联网上的海量网页中获取信息。
这就需要使用网络爬虫技术，它就像一只不知疲倦的小虫子，按照一定的规则在网络上爬来爬去，抓取网页的内容。
但抓取到的原始数据往往是杂乱无章的，包含了大量的噪声和无用信息。
所以，接下来就要进行数据预处理，包括清理噪声、去除重复内容、转换文本格式等，为后续的处理做好准备。
在数据预处理之后，就是关键的索引构建阶段。
索引就像是一本书的目录，能够帮助搜索引擎快速定位到相关的信息。
常见的索引结构有倒排索引，它将词项与包含该词项的文档建立关联。
通过这种方式，当用户输入关键词时，搜索引擎能够迅速找到与之相关的文档。
而要理解用户的搜索意图，自然语言处理技术是不可或缺的。
用户输入的搜索语句往往是自然语言的形式，而不是机器能够直接理解的指令。
自然语言处理技术会对这些语句进行词法分析、句法分析和语义理解。
词法分析是把句子分解成单词和词汇单元；句法分析则研究句子的结构；语义理解则试图理解句子的含义。
通过这些分析，搜索引擎能够更好地理解用户到底想要什么。
为了提供更精准的搜索结果，智能搜索引擎还需要进行相关性计算。
它会根据一系列的因素来评估网页与用户搜索意图的相关性。
这些因素包括关键词的匹配程度、网页的质量和权威性、用户的浏览历史和行为等。
通过复杂的算法和模型，搜索引擎能够对搜索结果进行排序，将最相关、最有用的网页排在前面。
另外，个性化搜索也是智能搜索引擎的一个重要特点。
每个人的兴趣和需求都不同，同样的搜索关键词，不同的人可能希望得到不同的结果。
搜索引擎会根据用户的历史搜索记录、浏览行为、地理位置等信息，为用户提供个性化的搜索结果。
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智能搜索引擎的设计与实现
[摘要]探讨搜索引擎技术的概念与原理，分析了各个部分的功能及设计要点。
通过设计并实现了一个搜索引擎，探讨索引擎的设计与实现的方法。
[关键词]搜索引擎；网络机器人；词语切分；相关度
一、前言
搜索引擎技术，是当代计算机技术中的一个热门领域。
元搜索引擎常常作为搜索引擎原理及技术的学习案例，但元搜索引擎并不具备典型搜索引擎所有主要元素，参考价值有限。
本文分析了搜索引擎原理及技术，设计并实现了一个完整的页面搜索引擎，着重研究了搜索引擎在智能化、人性化方面的技术。
二、搜索引擎概述
搜索引擎是指能够响应用户提交的搜索请求，返回相应的查询结果信息的技术和系统，按工作原理来划分，搜索引擎有四种基本类型：
(一)分类目录将网站系统地分类整理，提供一个按类别编排的网站目录。
在每类中，排列着属于这一类别的网站的站名、网址链接、内容提要，以及子分类目录，如同电话号码簿。
(二)页面搜索允许根据关键字进行全文检索，而不必知道信息位于哪个站点。
页面搜索引擎已经成为主流，其中Google是全球最大的页面搜索引擎，而Baidu则在中文搜索领域处于领先地位。
(三)图形图像搜索一种新兴的搜索引擎，用于搜索图形图像等多媒体信息。
(四)元搜索元搜索引擎并不收集网站或网页信息，通常也没有自己的数据库，而是将搜索请求同时发送到其它搜索引擎，然后对反馈结果进行再处理。
二、页面搜索引擎原理
页面搜索引擎通过Robot程序自动在互联网中访问Web站点，搜集和发现信息，提取站点上的网页，并根据网页中的链接进一步搜集其它网页。
页面搜索引擎主要包括4个模块：搜索器，索引器，检索器，用户接口。
从信息学的角度看，分别对应：信息的获取，信息的表示，信息的检索，信息的展示。
(一)搜索器搜索器即Robot，一般有两种搜集策略：
1．从一个起始URL集合开始，以广度优先或深度优先方式在互联网中发现信息，并从信息中获取更多URL。
2．将Web空间按照域名、IP地址或国家域名划分，对子空间的穷尽搜索。
一个完善的Robot能搜索HTML、XML、FTP文件等多种信息，并采用分布式、并行计算技术提高处理速度。
如Yahoo的Robot程序每天获取超过500万个新网页。
(二)索引器索引器对Robot获取的信息进行准确和细致的领域划分，将信息放入相应的领域数据库。
索引器为信息建立索引项，用于表示文档以及生成文档库的索引表。
索引项有客观索引项和内容索引项两种：客观项与文档的语意内容无关，如作者名、URL、更新时间、编码、长度、链接流行度(Link Popularity)等；内容索引项是用来反映文档内容的，如关键词及其权重、短语、单字等。
每个索引项具有一个权值，以表示该索引项对文档的区分度，同时用来计算查询结果的相关度。
获得权值的方法可采用统计法、概率法和语言学法等。
(三)检索器检索器根据用户的查询在索引库中检索文档。
并进行文档与查询的相关度评价，对输出的结果进行排序。
最简单的检索算法只允许用户输入一个关键词，而智能检索算法基于自然语言理解，从用户输入的自然语言中分析用户的查询意图。
更普遍的做法则是允许用户输入多个关键字，允许使用与、或、非的逻辑表示。
一个完备的检索器一般具有以下功能：
1．搜索同义词
应该强调的是搜索“同义词”而不是“近义词”或”相关词”。
因为词语的近义词或相关词关系并不确定，对它们的搜索往往会带来太多的无用信息，与用户的目的背道而驰。
2．英文单词的大小写匹配
多数单词对大小写的要求并不严格，但也有例外。
例如“SET”与“set”完全不同，“SET”是一个安全协议，而“set”表示“设备、装置”。
3．复合词排除
简单的关键词匹配将带来大量信息“垃圾”。
例如查询“中国”，可能返回“发展中国家”相关信息。
较好的做法是进行复合词排除，即在查询“华人”时，将包含“中华人民共和国”却不包含单独的“华人”这个词的信息排除掉。
4．排名算法
排名算法有多种，最著名的莫过于Google的PageRank算法。
其实，无论Google的PageRank，还是Baidu的“超链分析”，其算法都相似：统计每个网页被其它网页链接指向的情况，次数越多则级别越高，排名也就越靠前。
(四)用户接口
用户接口的作用是输入用户查询、显示查询结果、提供用户相关性反馈机制。
用户输入接口分为简单接口和复杂接口，简单接口只提供用户输入查询串的文本框；复杂接口可以支持逻辑运算(not、and、or)、域名范围(如．edu、tom)、出现位置(如标题、正文)等。
三、搜索引擎的设计
基于以上对搜索引擎原理的分析，笔者设计并实现了完整的搜索引擎，包括了搜索引擎整个运作过程所需的各个部分。
主要采用ASP+SQL Server 2000，其中检索器和用户接口是实现的重点，并着重实现了一些“智能”：
(一)搜索器
搜索器采用PHP实现，主要的考虑是PHP具有大量的文件函数和字符串函数，便于信息的存取和分析。
搜索器支持对http和flp的搜索，输入一个起始URL，使用fopen函数打开相应的页面并存储在本地文件系统中。
分析页面信息，从中提取出所有的超链(Hy．perlink)，清除掉重复的超链并将剩下的超链放入临时数组中。
以临时数组中的URL作为起始URL，重复以上的步骤。
最终实现深度最多为3层的深度优先方式信息搜索。
(二)索引器
设计索引器的主要困难是对信息的分类和建立主观索引项，这些困难包括：
1．信息的类别可能是交叉，有些信息所属类别并没有清晰的划分界限。
2.很多信息即使是人也容易混淆，难以用计算机进行理解和自动处理。
3．词语的切分也是一个难点，特别是在中文搜索上。
词语切分系统把词语分成虚词、实词，过虑虚词，形成一个反映文章整体内容的实词集。
北京大学的“汉语词语切分与词性标注软件”，其切词的准确率对封闭测试语料可达96．06％，对开放测试语料可达到95．82％。
词语切分需要构造庞大、全面的虚词、实词表，而且容易出现谬误。
例如，处理人名“阿的江”时：“阿”、“的”是虚词，“江”是实词，这样实词集中只有“江”字，显然是错误的。
解决这个问题，除了要有完备的虚词、实词表，更重要的是对上下文的理解。
(三)检索器
检索器实现了以下几种功能：
1．支持对关键字出现在不同位置时的搜索
搜索关键字可以指定位置，包括标题、作者名、摘要、原文四处，这样可以大大缩小搜索范围。
2．支持关键字的逻辑运算(not，and，or)
其中or运算用“I”表示，and运算用空格表示，not运算则是在“关键字排除框”中输入。
3．查找同义词
当用户需要查找同义词时，搜索引擎分析用户输入的关键词以及它们之间的逻辑关系，从同义词表中找出各个关键词的所有的同义词并保持它们之间原有的逻辑关系，最后形成一个完整的搜索条件。
4．英文大小写匹配
允许用户选择自己输入的英文关键字是否严格按照大小写进行匹配。
5．复合词排除
通过建立复合词表，在搜索关键字时排除其对应的所有复合词。
这样在用户输入“中国”时不会返回“发展中国家”相关信息，更符合用户的意图。
(四)用户接口
本智能搜索引擎通过对用户的个性化服务来跟踪用户的搜索行为，研究用户的搜索习惯和兴趣，把它们作为对搜索结果进行相关度评分时的重要参数。
个性化服务方面：
1．采用用户注册的机制，作为个性化搜索服务的基础，允许用户对搜索喜好、排名权值等进行设置。
2．搜索引擎总保持用户前一次的使用时对搜索引擎的可选项的设定，包括搜索信息类别、是否搜索同义词、编码形式、是否排除复合词等，便于用户操作。
3．对用户行为进行分析，统计分析当前用户个人历史关键字，以及全体用户的历史关键字。
4．跟踪用户对搜索结果的使用情况，记录信息使用次数。
相关度评分方面：
主要的参数包括用户(包括当前用户和全体用户)历史关键字、当前用户对该页面所属领域的感兴趣程度、输入的关键字在出现在信息中的位置、该信息被使用的次数。
各参数设定相应权值，用于计算相关度评分。
四、搜索引擎的实现
搜索引擎的实现，主要包括数据库设计、Robot、检索器、索引器、用户接口等。
本案例采用ASP编写，但Robot程序用的是PHP编写，主要是考虑到PHP 对文件的处理比ASP更容易实现。
1．数据库设计
设计了页面信息表、同义词表、用户信息表、关键字表、关键字集表、关键字统计表、关键字临时表、复合词表、查询结果表等9个数据库表结构。
2．Robot的实现
Robot程序采用PHP编写，程序的核心代码是searchweb($filepath)函数，其参数$filepath是搜索的起始URL，例如：http：／／．www edu263．net／features ／feature010416．htm。
从起始页面$filepath开始不断获取页面内容及页面中的超链接。
限于篇幅，数据库设计及源代码不在此一一列举。
搜索引擎的设计是一个庞大的系统工程，本文只是实现了各主要功能模块，可以作为一个探讨和验证的原型，不断扩充研究。