易闻seo搜索引擎优化实验室(本文基于简单本体的农业P2P搜索引擎的体系框架(P2P))

　　易闻seo搜索引擎优化实验室(本文基于简单本体的农业P2P搜索引擎的体系框架(P2P))

　　【摘要】 随着互联网资源的爆炸式增长，越来越多的网民依靠专业的检索工具，如谷歌、雅虎、百度等搜索引擎来查找自己需要的信息。这些网站在帮助用户快速找到所需信息的同时取得了巨大的商业成功。通常，搜索引擎首先从数百万个 网站 中检索相关网页，将它们存储在文件服务器中，然后通过分析这些下载的页面来构建索引。搜索引擎使用生成的索引来定位网页中的所有查询关键字，并根据一些特定的相关功能返回最合适的内容。从逻辑架构分析，大型网络搜索引擎是中心化的，并且他们的检索站点遍布全球的每一个角落，并且拥有自己的索引和查询处理机制，所以搜索引擎的可扩展性、覆盖范围、安全性和专业性等问题将是它在走向世界的道路上面临的巨大挑战成功。针对集中式搜索引擎存在的问题，本文采用基于P2P网络的分布式搜索引擎。即针对两种不同的拓扑结构——结构化P2P网络和非结构化P2P网络——分别采用相应的检索方法，并通过潜在语义索引对两种检索机制的结果进行聚类和融合。将几项关键技术应用于基于简单本体的农业搜索引擎系统。具体而言，论文的研究内容主要包括：（<

　　树结构中搜索词的数量根据其重要性适当分类，并使用Chord环对树上的节点进行索引。在树形结构中，节点根据词的权重，将词分为关键词和非关键词。有两种类型的词。分数较高的词可以用来区分子节点和邻居节点，因此需要在Chord环中建立索引并链接到相应的节点。剩下的，不管是高频词还是低频词，都会被聚合并传递给父节点。该方法可以处理来自任意节点的查询请求，而不必每次都从根节点开始。因此，即使这种方法使用树状结构，

　　针对非结构化P2P网络，本文结合向量空间模型（VSM）和相关排序算法构建级联网络，并采用基于语义组的K阶迭代法进行检索。该方法有效地解决了检索效率和准确率低的问题，降低了系统的检索成本。(4)在分布式搜索引擎中，每个查询请求都被转发到多个节点；然后根据结果的相关性大小进行排序，合并成一个结果列表。由于网络拓扑结构的原因，每个节点位于不同的结构有不同的检索机制，所以从每个节点返回的信息文档不能直接用于比较和合并。为了解决这个问题，本文采用聚类检索结果的方法，使用潜在语义索引对文档进行聚类，使用Apache Lucene作为索引引擎，并使用Spring Rich客户端平台对聚类引擎进行测试，取得了理想的结果。本文研究的系统使用JAVA JDK1.5模拟P2P网络，每个节点由一组IP地址和端口号表示，模拟器使用几个参数来控制网络的不同属性。与同类方法的实验结果相比，本文方法在召回率、准确率和查询延迟等方*敏*感*词*有明显优势。并使用Spring Rich客户端平台对集群引擎进行了测试，取得了理想的效果。本文研究的系统使用JAVA JDK1.5模拟P2P网络，每个节点由一组IP地址和端口号表示，模拟器使用几个参数来控制网络的不同属性。与同类方法的实验结果相比，本文方法在召回率、准确率和查询延迟等方*敏*感*词*有明显优势。并使用Spring Rich客户端平台对集群引擎进行了测试，取得了理想的效果。本文研究的系统使用JAVA JDK1.5模拟P2P网络，每个节点由一组IP地址和端口号表示，模拟器使用几个参数来控制网络的不同属性。与同类方法的实验结果相比，本文方法在召回率、准确率和查询延迟等方*敏*感*词*有明显优势。