搜索引擎主题模型优化(研究网页文档的分类与索引问题进行了哪些方面)

　　搜索引擎主题模型优化(研究网页文档的分类与索引问题进行了哪些方面)

　　摘要： 随着Web信息的快速增长，用户获取所需的信息资源变得越来越困难。用户获取的信息往往不准确、不及时。这就需要我们对搜索引擎做进一步的研究。中文专业搜索引擎是搜索引擎发展的一个重要分支，具有一般搜索引擎所不具备的优势。本文对中文专业搜索引擎做了大量的研究，主要包括以下几个方面。(1)话题网蜘蛛的搜索策略研究话题网蜘蛛的搜索策略是中国专业搜索引擎的核心技术，其搜索策略的好坏严重制约着整个搜索引擎的性能。研究发现，在众多的搜索算法中，Best-First算法非常适合搜索某个领域的信息，其性能也是以往搜索算法中最好的。但是，它也有自己的缺陷，具有很大的“贪心”，只能搜索到局部范围内的最优解，无法得到全局范围内的最优解。因此，在Best-First算法的基础上，提出了BF-BF算法，可以解决Best-First算法的不足，在全局范围内实现最优解。找到最优解。(2)web文档的分类和索引研究web文档的分类通常采用VSM模型。即，文档的内容以特征向量的形式表示。但是文档的初始特征向量很难保持特征项之间的独立性，而且形成的向量的维数往往过高，增加了计算量，没有实际意义。针对这种情况，提出了文档初始特征向量的概念归一化。处理后得到的文档概念特征向量不仅降低了向量的维数，而且保持了特征项之间的独立性。(3)针对检索模块的优化问题，检索模块是搜索引擎中与用户直接交互的部分，它的优化问题直接关系到搜索引擎的普及。为了提高检索模块的性能，提出在检索模块中引入系统知识库和用户信息库来指导检索过程。大大提高用户检​​索的准确性。