搜索引擎优化毕业论文(,网络信息呈指数级急剧增长信息获取的方式)

　　搜索引擎优化毕业论文(,网络信息呈指数级急剧增长信息获取的方式)

　　[摘要] 随着互联网的飞速发展，网络信息呈指数级增长，获取信息的方式多种多样。在这种情况下，如何准确、高效地获取信息是研究人员和用户关心的问题。现有的独立搜索引擎各有优势。虽然某个领域的查询准确率比较高，但是普通用户很难为要查询的内容选择搜索引擎。元搜索引擎通过调用多个成员搜索引擎来扩大检索范围，是解决这一问题的有效途径。同时，元搜索引擎也返回了过多的结果，考虑到用户的搜索倾向性不够，难以满足不同用户的需求。并且由于网络环境是动态变化的，现有的元搜索引擎不能像传统搜索引擎那样适应网络环境的动态变化，可能返回无用的信息。针对上述问题，本文将Agent技术引入到元搜索引擎中，利用Agent的适应性来满足网络环境的动态变化，提出一种基于Agent的元搜索引擎模型IMSA，它利用用户反馈信息修改相应成员 搜索引擎的权重指导以后的查询。同时，针对用户经常无法准确表达自己的查询请求的问题，提出了一种基于加权求和或树的查询扩展算法。利用用户的相关性反馈，用户' 修改查询请求，使其更贴近用户的实际查询需求，确保用户获得有用的信息。最后通过实验验证和分析调度策略和查询扩展算法的有效性。