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搜索结果智能处理技术研究

搜索结果智能处理技术研究

作者：许阳上海交通大学

学位级别：硕士

伴随着互联网技术的不断发展成熟，网络信息量与日俱增，从网络中检索需要的信息早已成为许多人生活中不可或缺的一部分。其中最常用的信息检索手段是搜索引擎，但丰富的网络信息使得搜索引擎返回结果数量极为庞大。因此，为减少查询搜... 详细信息

伴随着互联网技术的不断发展成熟，网络信息量与日俱增，从网络中检索需要的信息早已成为许多人生活中不可或缺的一部分。其中最常用的信息检索手段是搜索引擎，但丰富的网络信息使得搜索引擎返回结果数量极为庞大。因此，为减少查询搜索结果信息而产生的搜索结果智能处理技术就变得十分重要。本文通过对搜索结果智能处理的整个步骤环节进行了研究，提出了结合数据采集、自然语言处理与数据挖掘的解决方案。对搜索引擎数据采集方法，本文采用网页内容抓取方法避免了搜索引擎以及相关API对访问量和访问频率的限制。对搜索条目的自然语言处理，在分词环节中本文提出了一种基于统计学概率算法的分词字典扩充方法，从而弥补了传统字典分词算法对新生网络语言处理方面的不足。并能够应用分词字典扩充方法挖掘语料中的新生词汇;在文本向量空间模型建立环节本文提出了基于句子中词语间关系的文本向量化算法，通过句中词语之间相邻、修饰、指代等关系进行PageRank迭代来计算文本向量，在分类准确率方面优于传统的基于统计量的文本向量化算法，而且更加适用于类似搜索引擎结果条目这样的较短文本。对搜索结果的处理，本文考虑到搜索结果条目重要程度差异极大的情况提出了先对关键元素进行聚类，再对次要元素分类归入的方法，保证了最终类别形成符合实际情况。并通过建立聚类结果评估机制来确保归类数目的准确性，对有歧义搜索关键字搜索结果的处理产生了良好的效果。在最终返回结果之前，本文还通过计算不同搜索引擎的权重分配、搜索条目的重复状况以及搜索条目内容的重要程度来对搜索结果条目信息进行排序。本文提出的搜索结果智能处理方法具有良好的可扩展性，且兼具元搜索功能，能够有效支持多个搜索引擎作为数据来源。实验中通过选取一些典型的有歧义的搜索关键词进行聚类-分类处理，从结果中可以看出形成的类别数目符合人们的正常理解，条目分类的准确率使用F1-Measure衡量为81.818%，符合预期，表明本文提出的搜索结果智能处理方法能够较好地应用。

关键词：搜索结果分词数据挖掘向量化聚类

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基于搜索结果的Web预取模型研究

计算机研究与发展 2007年第Z2期44卷 377-382页

作者：卫琳石磊郑州大学升达经贸管理学院郑州451191 郑州大学信息工程学院郑州450001

目前搜索引擎返回的信息太多且难以根据用户的兴趣提供检索结果,而个性化推荐是一种旨在减轻用户在信息检索方面负担的有效方法.文中把内容过滤技术和文档聚类技术相结合,以改进的STC聚类方法组织搜索结果,主动推荐用户感兴趣的文档并... 详细信息

目前搜索引擎返回的信息太多且难以根据用户的兴趣提供检索结果,而个性化推荐是一种旨在减轻用户在信息检索方面负担的有效方法.文中把内容过滤技术和文档聚类技术相结合,以改进的STC聚类方法组织搜索结果,主动推荐用户感兴趣的文档并将其中的Top-N对象预取到本地. WWW缓存中的Web文档代表了用户当前的兴趣,通过建立用户概率兴趣模型,在搜索结果STC聚类的基础上进行内容过滤.实验表明,基于搜索结果的Web预取模型具有较好的时间性能和较高的查准率.

关键词：搜索结果聚类概率模型 Web预取个性化推荐

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基于网页聚类的搜索结果优化算法研究

计算机应用 2010年第A1期30卷 51-53页

作者：沈盈洪丰翔龙黄荣游浙江工业大学信息工程学院杭州310023

针对目前搜索引擎搜索结果中普遍存在大量重复网页的现象,提出了一种基于聚类算法DBSCAN的搜索结果优化算法。该算法选取源搜索结果中排名靠前的部分网页,对这部分网页根据网页相似度进行DBSCAN聚类,最大限度剔除冗余网页,实现搜索结果... 详细信息

针对目前搜索引擎搜索结果中普遍存在大量重复网页的现象,提出了一种基于聚类算法DBSCAN的搜索结果优化算法。该算法选取源搜索结果中排名靠前的部分网页,对这部分网页根据网页相似度进行DBSCAN聚类,最大限度剔除冗余网页,实现搜索结果的优化。实验结果表明本算法可以提高搜索结果的全面性和准确性,提升用户使用搜索引擎的满意度。

关键词：网页相似度聚类搜索结果 DBSCAN算法重复网页

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一个基于搜索结果的个性化推荐系统

计算机工程与应用 2006年第32期42卷 150-153页

作者：杨海涛石磊卫琳郑州大学信息工程学院计算机系北京理工大学信息科学技术学院计算机科学工程系北京100081

搜索引擎返回的结果太多且不能根据用户的兴趣提供检索结果是当前较受关注的问题。把用户兴趣模型和STC聚类算法相结合,提出了改进的STC算法,并提出个性化推荐的策略和兴趣描述更新的方法,实现了一个基于搜索结果的个性化推荐系统(SRPRS... 详细信息

搜索引擎返回的结果太多且不能根据用户的兴趣提供检索结果是当前较受关注的问题。把用户兴趣模型和STC聚类算法相结合,提出了改进的STC算法,并提出个性化推荐的策略和兴趣描述更新的方法,实现了一个基于搜索结果的个性化推荐系统(SRPRS)。SRPRS基于改进的STC算法自动组织搜索结果,帮助用户利用主题的方式发现所需的资源。通过实验,分析了SRPRS系统的聚类特性和时间特性。针对搜索引擎的列表显示结果,SRPRS系统在快速查找用户感兴趣的文档上有较好的性能。

关键词：搜索结果聚类兴趣描述个性化推荐

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基于搜索结果的预取技术研究

计算机应用 2004年第1期24卷 48-50页

作者：尹春天古志民廖祥文北京理工大学计算机科学与工程系北京100081

搜索引擎往往返回给用户一个包含大量文档片段的列表 ,用户从中筛选出自己所需要的文档。文中提出一种预取代理的方法 :对搜索引擎返回的结果进行聚类分析 ,使得用户以主题的方式来查看结果 ,满足用户搜索请求的个性化服务 ;同时对聚类... 详细信息

搜索引擎往往返回给用户一个包含大量文档片段的列表 ,用户从中筛选出自己所需要的文档。文中提出一种预取代理的方法 :对搜索引擎返回的结果进行聚类分析 ,使得用户以主题的方式来查看结果 ,满足用户搜索请求的个性化服务 ;同时对聚类进行评价 ,推测出用户可能感兴趣的文档 ,并将它们预取过来 ,从而减少网络延迟。

关键词：搜索结果聚类预取

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基于标签词抽取的搜索结果聚类研究

基于标签词抽取的搜索结果聚类研究

作者：刘文静北京邮电大学

学位级别：硕士

当前人们正处于一个“信息爆炸”的时代,因此各种各样的搜索引擎应运而生。但是由于网上的信息都是半结构化或者非结构化的,尽管采用了各种方法来提高检索结果的精度,但是检索结果中仍然包含了与用户查询不相关的页面。虽然可以采取相... 详细信息

当前人们正处于一个“信息爆炸”的时代,因此各种各样的搜索引擎应运而生。但是由于网上的信息都是半结构化或者非结构化的,尽管采用了各种方法来提高检索结果的精度,但是检索结果中仍然包含了与用户查询不相关的页面。虽然可以采取相关度排序等方法,仍不能很方便的为用户展示结果。为了方便用户查看自己感兴趣的网页,将搜索引擎返回的结果进行聚类,使用户可以按照主题类别浏览网页,减轻用户浏览网页的负担。本文在研究中文文本聚类现状的基础上,对中文文本聚类的关键技术进行了总结,其中,包括文本预处理、文本表示模型、特征抽取、特征降维、文本相似度计算以及现有的聚类算法,并对现有的聚类算法作了分析比较。然后,论文分析并研究了文本的相似度计算,包括文档的相似度计算和相异度计算,以及簇和簇之间的邻近度度量。并且分析了支持向量回归理论和其技术上的实现。本文提出了一种基于标签词抽取的文本聚类方法,该方法的实现目标是对搜索引擎返回的搜索结果进行聚类,然后论文实现了文本聚类系统。首先从搜索结果返回的网页文档进行预处理,包括去噪、分词、去除停用词。然后从中抽取3元模型词作为标签词,提出了基于监督模型的打分方法,并对标签词做一些相似词替换、词串整合等后期处理。最后根据标签词进行语料聚类,采用了层次聚类的方法,最终完成聚类。论文设计了聚类系统,并对其进行实验,实验内容包括标签词的抽取,支持向量的回归统计,标签词的聚类实验。通过实验证明,算法在对搜索结果进行聚类时有着较好的效果,能够将类别相似的文档聚到同一个类别中。

关键词：聚类搜索结果标签词抽取支持向量回归

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Web搜索引擎的搜索结果聚类研究

Web搜索引擎的搜索结果聚类研究

作者：刘华斌南昌大学

学位级别：硕士

随着计算机技术和网络技术的不断发展,Internet成为当今世界上最大的信息库。面对浩如烟海的信息,用户试图通过浏览Web来发现信息、检索信息已经越来越困难。搜索引擎是目前人们从Web上获取信息的主要工具,但是搜索引擎如Google、百度... 详细信息

随着计算机技术和网络技术的不断发展,Internet成为当今世界上最大的信息库。面对浩如烟海的信息,用户试图通过浏览Web来发现信息、检索信息已经越来越困难。搜索引擎是目前人们从Web上获取信息的主要工具,但是搜索引擎如Google、百度、雅虎等,返回的搜索结果缺乏清晰的结构,往往返回一个很长的、混杂相关信息和无关信息的搜索结果列表,用户不得不对列表中的结果逐个进行验证以得到所需信息,这给用户搜索到自己真正需要的信息制造了困难。因此,如何让用户更加准确而快捷地通过搜索引擎找到所需信息,成为一个非常重要而值得研究的课题。数据挖掘技术的出现,为解决此问题提供了新的思路。数据挖掘旨在抽取数据中隐含的、未知的、有用的、非一般的模式或知识。聚类作为数据挖掘的基本方法之一,通过比较数据的相似性和差异性,能发现数据的内在特征及分布规律,从而获得对数据更深刻的理解与认识。使用聚类技术对搜索结果进行处理,以更合理的方式将搜索结果返回给用户,使得用户能够方便地得到自己所需的信息。本文在对Web搜索引擎以及数据挖掘技术进行研究的基础上,针对该需求,提出一个在中文语言环境下、能够对搜索结果进行聚类处理的搜索结果聚类模型,并对其关键模块进行了实现。这一模型的主要思想是以Web搜索引擎返回的搜索结果作为输入数据,首先找到具有良好描述性、可读性的聚类标签,然后将相关的搜索结果分配到各个聚类标签下,经过后处理将搜索结果按照聚类类别的方式返回给用户,使用户能够更加便捷地找到所需的信息。在对该模型的设计中,我们在参考了两个经典的搜索结果聚类算法——SHOC和LINGO的基础上,充分考虑了中文语言相对于英文语言的特性、对原本针对英文的算法进行修改和调整,从而使得我们的模型能够在中文语言下得到更好的效果。

关键词：聚类算法 Web搜索引擎搜索结果后缀数组潜在语义标引

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搜索引擎搜索结果的聚类研究

搜索引擎搜索结果的聚类研究

作者：周登朋上海交通大学

学位级别：硕士

目前,搜索引擎技术是互联网的一个非常热门的研究领域,并且出现了一批非常优秀的搜索引擎。但目前大多数的搜索引擎以线性列表的形式为用户返回搜索结果,而搜索结果往往是成千上万的,这使得用户可能用很多时间才能找到自己需要的结果。... 详细信息

目前,搜索引擎技术是互联网的一个非常热门的研究领域,并且出现了一批非常优秀的搜索引擎。但目前大多数的搜索引擎以线性列表的形式为用户返回搜索结果,而搜索结果往往是成千上万的,这使得用户可能用很多时间才能找到自己需要的结果。如果对搜索的结果进行聚类,把搜索结果组织成具有层次的类结构,并给每个类赋予一个具有良好描述性的标签,那么将会大大减少用户查找自己所需要的结果的时间。我们论文的主要工作是实现了DIRS（Document Information Retrieval System）系统, DIRS系统是基于Eclipse Plug-in机制的一个对HTML文档进行检索并对搜索结果进行聚类的搜索引擎。DIRS系统实现了从索引、检索整个过程,并提供了丰富的附加功能,比如DIRS系统提供了让用户对搜索结果进行评分的功能,使得用户对搜索结果的评价可以影响到最终的搜索结果的显示。在此基础上,我们还实现了一个聚类模块。聚类模块所使用的聚类算法具有两个重要的特点:Semantic（语义的）,Hierarchical （层次的）。这一方法的主要思想是首先根据语义信息找到具有良好描述性的类标签,然后将类标签组织成一棵有层次的标签树。在标签树的基础上,将相关的文档分配到各个标签下,最后确定每个类的实际内容,完成类别树的构建。本文将详述如何使用隐含语义分析的方法来发现类别标签以及将标签组织为层次型标签树。最后,我们使用经典的向量空间模型来实现文档的分配。

关键词：聚类算法搜索引擎索引搜索结果

更改关键词搜索结果行为的反不正当竞争法规制研究

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更改关键词搜索结果行为的反不正当竞争法规制研究

作者：张亚鹏西南政法大学

学位级别：硕士

随着互联网经济的快速发展,更改关键词搜索结果行为不断涌现。作为一种互联网新型不正当竞争行为,更改关键词搜索结果行为实施手段的专业技术性、实施主体的广泛性、行为方式的多样性和隐蔽性等行为特征,使得其与传统不正当竞争行为存... 详细信息

随着互联网经济的快速发展,更改关键词搜索结果行为不断涌现。作为一种互联网新型不正当竞争行为,更改关键词搜索结果行为实施手段的专业技术性、实施主体的广泛性、行为方式的多样性和隐蔽性等行为特征,使得其与传统不正当竞争行为存在较大差异,这也导致实务部门在适用现行《反不正当竞争法》对其进行规制时,无论是对行为的违法性进行认定,还是对法律责任进行确定,都面临诸多困境,急需学界对此予以回应。虽然竞争法学界对于更改关键词搜索结果行为的规制进行了一些研究,但研究仍然禁锢于传统竞争法理论框架内,局限于更改关键词搜索结果行为中某一种具体行为的研究,而不能作到对此类行为进行有效的违法性认定、责任确定。有鉴于此,本文立足于违法性认定与法律责任两大法律规制的基本问题,采用交叉学科研究、比较分析、价值分析等多种研究方法,力求用新思路、新方法,在反不正当竞争法视野下对更改关键词搜索结果行为进行有效规制。本文遵循“发现问题→分析问题→解决问题”的思维进路,对更改关键词搜索结果行为的违法性及法律责任两大问题进行研究。具体而言:一方面,针对更改关键词搜索结果行为的违法性认定问题,从认定理念、认定方法、认定依据三个方面,发现并分析当前存在的困境及其原因,并针对性地提出解决之策,以此来构建更改关键词搜索结果行为的违法性认定体系。另一方面,针对更改关键词搜索结果行为的法律责任问题,在对其民事法律责任与行政法律责任现状考察的基础上,发现当前适用《反不正当竞争法》确定法律责任的困境及其原因,同时提出相应的完善建议。文章除了引言、结语外,主要由以下三部分构成:第一部分:更改关键词搜索结果行为的界定与规制必要性。首先,介绍搜索引擎与关键词搜索的概念,并在此基础上对更改关键词搜索结果行为的内涵进行界定。其次,对更改关键词搜索结果行为的三种具体行为表现,即关键词竞价排名服务中的更改搜索结果行为、用他人关键词设置元标记行为、关键字广告中的更改搜索结果行为进行具体分析。最后,由于更改关键词搜索结果行为损害其他市场主体的合法权益、侵犯互联网用户的知情权与自主选择权、破坏互联网市场竞争秩序,因而提出了对其进行规制的必要性。第二部分:更改关键词搜索结果行为的违法性认定。在分析更改关键词搜索结果行为的违法性认定在理念、标准、依据方面遇到困境的前提下,提出塑造优先保护市场竞争秩序、多元化利益协调保护的违法性认定理念,确立以竞争机制标准为核心的认定标准,完善法律法规依据、增强行业惯例效力等对策,以克服违法性认定中存在的困境。第三部分:更改关键词搜索结果行为的反不正当竞争法律责任。在适用《反不正当竞争法》确定民事法律责任时,由于损害赔偿范围界定模糊、损害赔偿额计算方法存在问题、酌定赔偿考量因素范围不明等原因,造成民事赔偿数额的确定出现困境。在分析原因的基础上,针对性地提出明晰损害赔偿范围、健全损害赔偿计算方法、明确酌定赔偿考量因素的范围等完善建议。在适用《反不正当竞争法》确定行政法律责任时,由于责任条款设置的缺失、行政处罚力度不够、执法机构的不完备等原因,造成行政法律责任难以确定,在对原因进行分析的基础上,提出增加行政责任条款的设置、加大行政处罚的力度、优化行政执法机构的配置等建议,以期完善更改关键词搜索结果行为的行政责任制度。

关键词：搜索结果反不正当竞争法法律规制