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基于遗传算法的专业元搜索引擎技术研究

发布时间:2017-03-23 12:08

  本文关键词:基于遗传算法的专业元搜索引擎技术研究,,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:当今互联网技术蓬勃发展,网络普及率直线上升,网民的数量以指数量级增长,由于网络使用人数的增多,网络信息量也是每天都在大量增加,目前网络的信息量非常庞大,现在的网民使用网络去查找信息的意识不断增强,但是由于不同的网民对专业信息需求面各不相同再加上现在网络信息爆炸式的增长,单单依靠独立的搜索引擎去查找真正自己需要的信息是非常困难的,那么怎么解决针对不同领域的用户搜索引擎能够返回用户相关领域的结果,使搜索引擎返回的结果更能人性的接近用户对某一专业领域的需求,成为各大搜索引擎运营商的首要任务。 本文深层次的分析和研究了各个独立搜索引擎的相关理论信息和元搜索引擎的相关理论信息,结合各自的优点改进彼此的缺点,建立起了一个面向培训领域的专业元搜索引擎。由于本文的搜索引擎是面向专业领域的,所以就要分析网页结果集的各个网页的专业相关度,网页相关度的计算就要建立一个网页相关度模型,用模型来预测计算网页的专业相关的值并且利用这个值对网页进行排序,把结果返回给查询用户,本文就是利用改进的遗传算法在专业词汇表里筛选出对专业网页排序影响较高的关键词然后建网页相关度模型,最后对模型进行检测验证了模型的可靠性。 本文根据改进的遗传算法建立的网页相关度模型作为网页排序的结果优化算法,并且建立起了面向教育培训领域的专业元搜索引擎,介绍了相关模块的设计与实现,最后对这个搜索引擎的搜索结果进行了评价和分析。
【关键词】:专业搜索引擎 元搜索引擎 遗传算法 专业相关度
【学位授予单位】:大连交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TP391.3
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-7
  • 目录7-9
  • 绪论9-11
  • 一、课题研究背景9
  • 二、论文的意义以及主要研究内容9-11
  • 第一章 专业元搜索引擎相关理论技术研究11-26
  • 1.1 引言11
  • 1.2 搜索引擎概述11-17
  • 1.2.1 搜索引擎的发展历史11-12
  • 1.2.2 搜索引擎的研究现状12-13
  • 1.2.3 搜索引擎发展趋势13-14
  • 1.2.4 搜索引擎的分类14-15
  • 1.2.5 搜索引擎的原理和结构15-17
  • 1.3 专业搜索引擎概述17-23
  • 1.3.1 专业搜索引擎的研究现状17-19
  • 1.3.2 专业搜索引擎的研究意义19-21
  • 1.3.3 专业搜索引擎特点及优势21-22
  • 1.3.4 专业搜索引擎的结构和原理22-23
  • 1.4 元搜索引擎概述23-25
  • 1.4.1 元搜索引擎的特点及优势23
  • 1.4.2 元搜索引擎分类23-24
  • 1.4.3 元搜索引擎原理和结构24-25
  • 本章小结25-26
  • 第二章 遗传算法理论研究26-35
  • 2.1 引言26
  • 2.2 遗传算法发展历史及现状26-29
  • 2.2.1 发展历史26-28
  • 2.2.2 发展现状28-29
  • 2.3 遗传算法基本思想及特点29-31
  • 2.4 遗传算法基本操作步骤31
  • 2.5 遗传算法流程31-34
  • 本章小结34-35
  • 第三章 遗传算法改进研究35-42
  • 3.1 引言35
  • 3.2 选择算子的改进35-38
  • 3.3 交叉算子的改进38-39
  • 3.4 变异算子的改进39-40
  • 3.5 改进遗传算法的流程40-41
  • 本章小结41-42
  • 第四章 基于改进的遗传算法的网页相关度模型建立42-52
  • 4.1 引言42
  • 4.2 最小二乘法研究42-43
  • 4.2.1 多元线性回归最小二乘解法42-43
  • 4.2.2 求解正规方程组的算法43
  • 4.3 网页相关度模型建立43-51
  • 4.3.1 编码43-46
  • 4.3.2 适应度函数46-50
  • 4.3.3 模型建立50-51
  • 4.4 模型检测51
  • 本章小结51-52
  • 第五章 面向培训领域的专业元搜索引擎的设计与实现52-70
  • 5.1 引言52
  • 5.2 专业元搜索引擎系统的设计52-62
  • 5.2.1 专业元搜索引擎系统结构52-53
  • 5.2.2 查询代理模块的设计与实现53-60
  • 5.2.3 URL管理器60-61
  • 5.2.4 分词系统61-62
  • 5.3 专业元搜索引擎的实现62-68
  • 5.3.1 系统实现62-63
  • 5.3.2 结果实验与分析63-68
  • 本章小结68-70
  • 第六章 总结70-71
  • 参考文献71-74
  • 攻读硕士学位期间发表的学术论文74-75
  • 致谢75

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本文编号:263677

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