搜索引擎进行信息检索的优化策略方法(关键词:搜索引擎PageRanky网络链接图一矩阵汇点目录(组图))

　　搜索引擎进行信息检索的优化策略方法(关键词:搜索引擎PageRanky网络链接图一矩阵汇点目录(组图))

　　中文搜索引擎中网页排名模型的优化与实现[J]. 由于网页质量的巨大差异，基于网页链接图的网页质量排名已成为现代搜索引擎的重要组成部分。本文详细介绍了目前广泛使用的两种网页排名算法，并将PageRank算法应用到实际系统中。在优化网页排名模块的实现时，我们系统地分析了*敏*感*词*稀疏矩阵向量乘法运算效率低下的原因，并根据网络链接图的实际情况提出了几种不同的优化策略。然后，我们使用了五种优化策略来比较实验性能，并综合考虑各种优化策略的计算效率和存储需求，选择适合实际系统的优化策略。同时，我们在实现时为 Pa'geRank 提出了一个解决方法。最后，本文阐述了搜索引擎未来的发展趋势。关键词:Search Engine PageRanky Network Link 图1 Sparse Matrix Meeting Point Catalog Abstract English Abstract Author Statement Chapter Introduction1.1.Introduction1.2. 整体搜索引擎结构1.3.超链接网络结构章节网页排序算法2.1.筛选出优质页面的规则前提2.2.查询及权威信息来源2.<

　　这就是网页重要性的问题。因此，在网络信息获取和检索的过程中，需要引入off-page因素进行综合考虑，如信息源的声誉、质量和引用次数。互联网信息检索的发展已初具规模。搜索引擎已成为人们在 Internet 上检索信息所必需的。工具。目前的搜索引擎包括基于网络机器人的 Altavista、InfoSeekGuide、Excite 和 Google，以及基于层次结构和模板的 Yahoo 和 ALIWEB。121 除搜索引擎外，还有其他信息，例如软件代理和合作过滤系统。检索技术。

　　在网络信息检索系统中，网页的质量参差不齐，检索结果仅与主题相关是不够的。现代搜索引起了人们的注意。不再简单地向用户提供与查询项相关的页面信息。利用网络链接结构来提高搜索结果质量的方法开始受到关注。WebCrawler 的创始人平克顿曾经有过这样一个比喻：“让我们想象一下，我们走进一个图书馆，对管理员说‘游览’，图书管理员会给你一个白脸。” 当然，管理员实际上不会直接盯着你看，而是会问你更多的问题，以便更好地了解问题。很遗憾，搜索引擎不会像图书馆员那样提出问题来集中搜索，也不会像人类一样依赖判断或经验。因此，基于Relativity的网页排名变得非常重要。本课题基于已有中文搜索引擎原型的开发，以及页面排名模块的开发。研究网页排序算法，实现和优化手段。现有系统FlyingSender在Linux下用C/C++实现，基本模块已经完成。我们将在此基础上进一步开展网络信息检索技术的研究。论文首先简要介绍了搜索引擎的整体结构，阐述了页面排名模块在整个系统中的位置。其次，

　　接下来我们从优化的实现入手，主要讨论*敏*感*词*稀疏矩阵用户向量乘法运算如何在计算时间和空间消耗上实现高效率，并提出了自己的几个观点；同时，我们提出了其中一种PageRank算法的实现。解决方法——除了外汇。然后，我们使用详细的实验数据详细比较了各种稀疏矩阵-向量乘法运算的优化策略，并根据实验结果，结合计算效率和存储消耗，选择了适合实际系统的优化策略。最后，对网络信息检索技术的未来发展进行了初步探讨。1.2. 搜索引擎的整体结构 这个结构 一、从一组自定义的*敏*感*词*页面开始，域名解析器（URLResolver）将域名转换成绝对的URL地址，即IP地址，提交给搜索机器人（履带式）。我们在整体测试中发现，如果解析域名，服务器将域名一一解析，就会成为整个系统的瓶颈。所以我们在本地搭建了一个DNS服务器，采用异步10和多线程的方式，让程序尽可能的使用CPU资源，减少对网络或者硬盘的操作次数。从而提高整个模块的效率。参考文献 [1] [2)RichardK.Belew,JudeW.Shavlik.MachineLearningandInformationRetrieval [3]H.Chen.MachineLearningforInformationRetrieval：神经网络、符号学习和遗传算法。3):194-216 (4) JunghooCho, HectorGarcia-Molina.The Evolution of the Web and Implicationforan IncrementalCrawler.Stanford, CA94305,