淘宝搜索引擎优化ppt( 在搜索引擎技术的发展之下,智能检索作为一个必然需求)

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在搜索引擎技术的发展之下,智能检索作为一个必然需求)

　　在搜索引擎技术的发展下，智能检索作为一种新型的检索方式已经渗透到网络数据的设计中。这种检测方法可以帮助人们检测出高质量的信息，这是检索方法发展的必然需求。将数据挖掘技术应用于网络资源，可以实现智能检索的发展，也可以为人们提供更有针对性的信息。一般情况下，智能检索包括三种形式：个性化信息检索、知识检索和内容检索，后两种是基于网络信息的。为了增强信息检索的深度，可以将数据挖掘知识应用到其中。

　　1 数据挖掘技术说明

　　数据挖掘是从大量模糊、随机、不完整和嘈杂的数据中寻找有用的和潜在的信息和知识的过程。数据挖掘包括几个核心内容。首先，数据源必须是大量真实的、嘈杂的信息和知识。在这数以亿计的信息中，搜索用户需要的信息，确保找到知识。最终要有价值并被用户接受，这三点缺一不可，成为数据挖掘的重要组成部分。

　　数据挖掘本质上是一种有效的数据分析方法。这种分析方法在国际上已有多年历史。过去，数据挖掘的主要应用还用于科学研究领域。此外，在计算机水平的限制下，复杂数据的分析也受到很大限制。在业务的发展下，产生了大量的数据，诞生了具有业务运营意义的数据挖掘应用。这些数据的分析和采集非常有用，不仅可以满足某些特定的需求，而且可以为决策者提供更有价值的信息，以满足更多样化的业务需求。

　　2 数据挖掘技术的应用范围及发展

　　数据挖掘知识对象多为大型数据库，强调使用计算统计和数据描述来表达变量。常用的方法包括均方差和平均值。这种方法可以有效地发现数据之间的关联。目前，数据挖掘知识已广泛应用于商业数据库、医疗保险、电信等领域。网络技术的发展为数据挖掘知识的普及提供了更广阔的途径。将数据挖掘知识应用于网络数据，可以有效实现网络信息检索技术的智能化发展。

　　数据挖掘技术是基于人们对数据库技术的发展。最初，计算机数据存储在计算机自​​己的硬件系统中。随着网络技术的发展，数据库网络得到了广泛的应用，数据库也开始实现实时在线查询。随着网络技术的进一步推广，数据挖掘技术开始进入一个新的发展进程。这不仅可以实现数据的查询，还可以帮助人们发现数据的存在。各种连接，进而实现信息的有效传递。

　　3 数据挖掘技术在搜索引擎中的应用

　　3.1 数据挖掘技术可以让网络搜索更权威

　　用户要搜索网页，不仅要获取相关信息，更要关注信息的质量和话题的权威性。Web 不仅收录页面，还收录大量的超链接。这种超链接本质上是一种。这种注解，在建立页面指针之后，就表明了作者对这个页面的认可。数据挖掘技术采集了大量的注释，不仅体现了页面的重要性，还丰富了页面的结构信息和结构。内容相关性，但是，周三页面上的链接也有一些限制。因此，人们也提出了集线器，它本质上是 Web 的集合，可以列出某些主题的最突出链接。一般来说，

　　3.2 HITS，数据挖掘技术的重要算法

　　HITS算法是在hub的基础上发展起来的算法，包括：

　　首先，HITS可以通过查询词得到初步结果。搜索结果一起形成根集。由于此类页面中的内容与搜索和假设内容相关，因此这些搜索找到的根集都是权威页面。这些根集可以扩展为基本集。基本集包括指向根集页和根集页的指针。为了控制扩展规模，可以设置基本集的上限。

　　其次，结果出来后，就可以进入开始权重传播阶段了。这个阶段是一个典型的递归过程。您可以确定权限权重和中心值。考虑到同一个网域会起到导航的作用，它没有权威性，所以可以去掉这样的链接。为此，可以在基本集合的每一页中确定权限权重和非负权重，权限权重和非负权重值可以定义为一个常数，所有权重的平方可以为设置为1，具体重量可以根据相应的公式计算。权威和重量。定义完成后，可以根据线性代数的相关要求进行矩阵处理，并且可以分析页面的本质特征，得到一个大hub权重的页面。目前HITS算法已经得到广泛应用，这种算法对于很多查询都有很好的效果。

　　3.3 HITS算法在搜索引擎中的使用分析

　　传统的链接算法虽然可以达到预期的效果，但是这种算法往往忽略了文本内容，在实际应用过程中会遇到一些困难。例如，当hub页面有大量主题时，如果使用HITS算法，可能会出现偏差。对于这个问题，可以通过改变算法来解决，但是会给工作人员带来很大的工作量。增加。遇到这种情况，可以适当优化HITS算法。HITS算法系统具有很好的使用价值。这个系统有Clever，大名鼎鼎的谷歌就采用了这个算法。由于系统中加入了大量的文字内容和网页链接，可以有效优化查询效果。

　　4。结论

　　总之，将数据挖掘技术应用于网络资源，可以实现智能检索的发展。数据挖掘结果基于传统的智能检索，检索结果可以为数据挖掘提供一定的线索。现阶段，数据挖掘技术得到了广泛的推广和应用，可以为人们的个性化需求奠定基础。但是，数据挖掘技术在网络资源中的应用也存在一些问题。在未来阶段，需要结合模式识别和机器学习等新的智能技术。相信在不久的将来，数据挖掘技术可以得到更好的推广和应用。.

　　参考

　　[1] 凌志权．搜索引擎中的网络数据挖掘技术[J]. 计算机工程与设计，2013，09。

　　[2] 赵鹏．基于Web的用户访问信息挖掘研究[D]. 东华大学，2006。

　　[3] 邱俊平，于以生．基于知识库系统的智能搜索引擎研究[J]．信息科学，2009 年第 3 期。

　　[4] 张成刚，周琦．智能网络信息搜索引擎——数据检索与分析系统（DRANS）[A]．第九届全国生物物理学会议文摘集[C], 2012.