搜索引擎优化毕业论文(本文对中文语义资源库HOWNET作了研究，依旧是研究重点)

　　搜索引擎优化毕业论文(本文对中文语义资源库HOWNET作了研究，依旧是研究重点)

　　[摘要] 随着互联网的飞速发展，互联网上的信息每天都以指数级的速度爆炸式增长。如何从这个庞大的信息资源数据库中获取用户需要的信息，是人们面临的一个重要问题。搜索引擎是目前最有效的方法。根据中国互联网络信息中心（CNNIC）2004年1月最新调查统计，搜索引擎占网络服务使用率的61.6%，仅次于电子邮件。搜索引擎的使用率可见一斑。虽然当前的搜索引擎都在向智能化方向发展，但衡量搜索引擎质量最重要的两个指标——召回率和准确率，仍然是研究的重点。本文研究了中文语义资源库HOWNET，比较了当用户不仅要检索收录搜索关键词的文档时，与关键词的内容相关的文档的特征，以及与关键词内容相关的文档的特征。搜索引擎。相似度概念提出了使用“动态重心前移”方法计算词相关性的概念。利用词相关性对检索关键词进行语义识别和联想，并基于检索关键词的理解进行搜索，解决了搜索引擎在搜索时只机械匹配关键词的问题。然后，分析了当前搜索引擎系统广泛使用基于词频统计的向量空间模型进行文档特征提取和特征权重计算方法的不足，提出了一种基于词相关语义层次的特征提取方法，并利用BP神经网络网络分析特征。重量已调整。