搜索引擎优化毕业论文( 113.3.1ASP网络数据库性能分析系统模型及设计摘要【毕业论文】)

　　搜索引擎优化毕业论文(

113.3.1ASP网络数据库性能分析系统模型及设计摘要【毕业论文】)

　　网络搜索引擎性能分析模型及系统ASP+SQL

　　毕业论文

　　内容

　　总结一

　　前言 3

　　1 搜索引擎概述 4

　　1.1 模糊搜索技术 4

　　1.2 多关键字查询 4

　　1.3 抓取网页 6

　　1.3.1页选择6

　　1.3.2 爬取策略 6

　　2 开发工具介绍 8

　　2.1 开发环境介绍 8

　　2.1.1 ASP 概述 8

　　2.1.2ASP运行环境8

　　2.2 VISUAL INTERDEV 8 概述

　　2.3 VISUAL INTERDEV 的集成开发环境 9

　　3 ASP网络数据库开发介绍11

　　3.1 创建 ODBC 数据源 11

　　3.2 SQL 11 简介

　　3.3 ADO 11 概述

　　3.3.1 ADO 对象 12

　　3.3.2 ADO操作流程12

　　3.4 创建 ODBC DSN 文件 13

　　3.5 连接数据库 15

　　4 系统总体规划 17

　　4.1 系统需求分析 17

　　4.2 系统功能模块图设计18

　　4.3 搜索引擎系统设计*敏*感*词*19

　　4.4 数据流图 20

　　4.5 系统数据库设计 21

　　5 系统具体实现 24

　　5.1 主要系统文件组成 24

　　5.2 网站搜索模块24

　　5.2.1 模块24的具体实现

　　5.2.2 搜索模块问题 30

　　5.3 类别目录模块 30

　　5.4 网站登录模块34

　　5.5 网站修改模块37

　　5.6 管理员登录模块 39

　　5.7 网站管理模块 40

　　5.8 网站 审计模块 42

　　5.9 品类管理模块 42

　　5.10 退出系统模块 44

　　结束语 46

　　参考文献 47

　　谢谢 48

　　附录 49

　　网页搜索引擎性能分析系统的模型与设计

　　摘要：搜索引擎是大多数网站提供的功能。搜索引擎分为两类：站点文件搜索引擎和网站搜索引擎。站点文件搜索引擎是指固定站点搜索文件中的文件，搜索结果为收录关键字的站点文件；网站搜索引擎是指搜索已注册的网站，搜索结果都是网站@收录关键字>。

　　我使用 ASP 技术和 Visual InterDev 开发工具来开发搜索引擎模型。本文主要介绍了本课题的开发背景、需要完成的功能和开发过程等，重点介绍了系统设计的要点、设计思路、难点技术和解决方案等，并给出了一些要点。开发过程 体验体验。

　　关键词：搜索引擎；关键词；ASP; 视觉交互开发

　　网络搜索引擎性能分析系统模型与设计

　　摘要：搜索引擎是大多数网络提供的功能。它包括本地主机文件搜索引擎和网络搜索引擎。本地文件搜索引擎是指搜索固定在本地机器上的文件，其结果是一些带有关键字的文件。网络搜索引擎在已注册的网络上进行搜索，其结果是所有带有关键字的网络。

　　我利用ASP并采用Visual InterDev来研究搜索引擎模型。本文主要介绍了本课题的开发背景、要完成的功能和研究过程等。重点介绍了该系统的设计要点和思路、难点技术和方案。此外，还展示了一些在研发过程中的经验。

　　关键词：搜索引擎；关键词；ASP；Visual InterDev

　　前言

　　互联网初期，网站比较少，找资料比较方便。然而，随着互联网的爆发式发展，普通网民想要找到自己需要的信息就如同大海捞针。这时，专业搜索网站应运而生，以满足公共信息检索的需要。

　　现代意义上的搜索引擎的始祖是Archie，是1990年蒙特利尔大学学生Alan Emtage发明的。 虽然当时万维网还没有出现，但是网络上的文件传输还是相当频繁的，并且因为大量的文件分散在各个分散的FTP主机上，查询起来非常不方便，所以Alan Emtage想到了开发一个文件名的系统来查找文件，于是就有了Archie。Archie 的工作原理与目前的搜索引擎非常接近。它依靠脚本自动搜索互联网上的文件，然后将相关信息编入索引，以某种表达方式供用户查询。因为 Archie 很受用户欢迎，受到它的启发，

　　随着互联网的快速发展，检索所有新网页变得越来越困难。因此，一些程序员在 Matthew Gray 的 Wanderer 的基础上，改进了传统“蜘蛛”程序的工作原理。假设是因为所有网页都可能有指向其他 网站 的链接，所以可以从跟踪一个 网站 链接开始搜索整个 Internet。到1993年底，一些基于这一原理的搜索引擎开始陆续涌现，其中JumpStation、万维网蠕虫（Goto的前身，也就是今天的Overture）、Repository-Based Software Engineering（RBSE）蜘蛛等。最有名。

　　最早的现代搜索引擎出现在 1994 年 7 月。当时，Michael Mauldin 将 John Leavitt 的蜘蛛程序集成到他的索引程序中，创建了现在熟悉的 Lycos。同年4月，斯坦福大学的两位博士生David Filo和美籍华人杨致远（Gerry Yang）共同创立了超级目录索引雅虎，并成功让搜索引擎的概念流行起来。从此，搜索引擎进入了快速发展的时期。目前，互联网上有数百个姓名和姓氏的搜索引擎，检索的信息量与以前不一样。例如，最近势头强劲的谷歌在其数据库中存储了 30 亿个网页！

　　但是，我国的搜索引擎技术与国外先进技术还是有很大差距的，比较知名的搜索引擎很少，比如百度。中国市场潜力巨大。如果能够充分挖掘，将产生巨大的经济效益。因此，应积极开发搜索引擎技术。因此，我选择了这个作为毕业设计，让我尽快了解它的原理和技术，以便日后了解它。奠定发展基础。

　　1 搜索引擎概述

　　目前关于搜索引擎的说法很多，在国内并没有明确的定义。一般来说，我们可以从广义和狭义上理解。狭义的搜索引擎由三部分组成：信息采集软件、索引库和查询界面。信息采集软件从已知的文档集中读取信息，检查这些文档的链接指针，找出新的信息空间，然后检索这些新空间中的文档，并将它们添加到索引数据库中。查询接口通过索引数据库为用户的查询请求提供服务。即搜索引擎是指基于某种技术自动对整个互联网上的网页进行全文搜索的在线导览工具。

　　从广义上讲，搜索引擎是互联网上的一类网站。这种网站不同于一般的网站，它提供查询和搜索网站，或查询站点、导航站点，即互联网上具有搜索功能的网页。从这个角度来看，有两种类型的搜索引擎。一种是基于目录的搜索，将互联网上的信息资源，如URL、描述主题、词序或时间顺序等信息资源进行汇总和组织，形成图书馆目录。类别树结构目录，用户浏览这些目录可以找到自己需要的网址或相关内容；另一种是基于关键词`检索，这样用户可以通过逻辑组合输入各种关键词(Keyword)，搜索引擎计算机根据这些关键词找到用户所需资源的地址，然后按照一定的顺序（如字母顺序、时间、相关级别等）反馈给收录这个的用户key 术语信息的所有 URL 和这些 URL 的链接。目前的发展趋势是以关键词检索为主，类别检索为辅。基于关键字的检索功能强大，维护成本低，但实现技术较为复杂。本文以此搜索引擎为讨论对象。目前的发展趋势是以关键词检索为主，类别检索为辅。基于关键字的检索功能强大，维护成本低，但实现技术较为复杂。本文以此搜索引擎为讨论对象。目前的发展趋势是以关键词检索为主，类别检索为辅。基于关键字的检索功能强大，维护成本低，但实现技术较为复杂。本文以此搜索引擎为讨论对象。

　　但是，中文搜索引擎在中国存在很多问题。首先，中文搜索引擎的分类体系尚不完善。由于我国搜索引擎发展较晚、较快，在这方面还没有统一的分类标准，也没有实施和规定标准化的网络术语，使搜索引擎没有分类和命名的依据。具体来说： 1. 中文搜索引擎很多。其中没有统一严格的分类标准，导致品类体系不为1，层次不合理，品类设置不科学，品类之间逻辑差，品类设置随意，没有分类代码，以及分类系统的巨大变化；2是我国很多术语网站不规范，类名也不统一1，造成用户的混淆和混淆。第三，国内网站采用的数据采集技术相对落后。这主要是因为他们大多使用目录搜索引擎，即人工查找信息，根据编目员的知识进行分类，使搜索引擎采集的范围小，信息量小，获得的信息是不完整和不完整的。这些问题的本质是搜索引擎缺乏知识理解和自然语言处理能力。国内网站采用的数据采集技术相对落后。这主要是因为他们大多使用目录搜索引擎，即人工查找信息，根据编目员的知识进行分类，使搜索引擎采集的范围小，信息量小，获得的信息是不完整和不完整的。这些问题的本质是搜索引擎缺乏知识理解和自然语言处理能力。国内网站采用的数据采集技术相对落后。这主要是因为他们大多使用目录搜索引擎，即人工查找信息，根据编目员的知识进行分类，使搜索引擎采集的范围小，信息量小，获得的信息是不完整和不完整的。这些问题的本质是搜索引擎缺乏知识理解和自然语言处理能力。并且获得的信息是不完整和不完整的。这些问题的本质是搜索引擎缺乏知识理解和自然语言处理能力。并且获得的信息是不完整和不完整的。这些问题的本质是搜索引擎缺乏知识理解和自然语言处理能力。

　　实现一个搜索引擎系统需要用到很多技术，其中最重要的两个关键技术是在数据库中实现模糊搜索和多关键字查询。

　　1.1 模糊搜索技术

　　所谓“模糊搜索”，就是根据某个关键词搜索相关资料，其中“相关”是指资料中存在与该关键词相似的字符串。例如：关键字“ASP”，只要数据库数据收录“ASP”

　　您必须为这个关键字找到它们。模糊搜索的实现其实很简单，只要用一条SQL语句，我们来看看SQL语句的写法。

　　SQL 语句中收录以下关键字：LIKE、NOT LIKE、BETWEEN。LIKE 关键字用于搜索符合搜索条件的数据。而 NOT LIKE 则是 LIKE 的反义词，即查找不符合搜索条件的数据。BETWEEN关键字是在一定范围内查找数据，它总是与AND关键字1一起使用。如果你事先知道搜索范围的开始和结束，你可以使用BETWEEN关键字。在为搜索引擎编程时，最常用的关键字是 LIKE。

　　用一个例子来说明。首先，创建一个数据表示例。表中有两个字段：ID 字段和 CONTENT 字段。CONTENT 字段收录一些文本信息。这里的编辑器使用SQL语句查询CONTENT字段是否收录“example”关键字。如果是，则会显示所有收录关键字的ID值；如果没有，它会给出提示。

　　

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