基于實例學習的搜索引擎結果優(yōu)化系統設計與實現.pdf

1、搜索引擎是網絡信息檢索的主要工具，它的出現方便了人們對信息的查詢，但現有搜索引擎返回的結果太多，用戶很難查找到真正想要的資料。此外，人們通常無法用簡單的幾個詞來描述自己的信息需求。對于一個查詢詞，搜索引擎往往會返回成千上萬的網頁，這些結果是動態(tài)而簡單的，但絕大部分對于某個特定的用戶而言都是不相關的。因此，用戶必須通過瀏覽冗長的列表才能找到自己需要的信息。于是，信息檢索中出現了“信息過載”和“信息迷失”等問題。如何提高搜索引擎的查準率是其

2、亟待解決的問題，而如何推斷用戶的查詢目的從而實現智能化搜索是未來搜索引擎的發(fā)展方向。 此外，查詢詞也往往具有歧義，不同用戶具有不同的背景、興趣以及使用目的。就目前而言，對于特定的關鍵詞查詢，無論任何人得到的結果都是一樣的。人們越來越希望得到的結果能夠符合自己的意愿，目前出現了各種改進的搜索引擎，基于用戶個性詞典的搜索引擎、基于聚類技術的搜索引擎、面向主題的搜索引擎等等。在一定程度上起到一定的促進作用，究其原理，實際就是基于某種技

3、術對通用搜索引擎搜索結果的處理，其中包括對搜索結果的過濾。聚類、分類等處理。 實例學習是機器學習中較為成熟的分支，其基本思想是從某一概念的已給的正例集合和反例集合中歸納產生出描述所有正例并排除所有反例的一般規(guī)則，因而也被稱作概念獲取。本文正是基于對用戶行為的跟蹤，把其訪問網頁分為正例和反例，通過相關算法，得到描述用戶查詢目的規(guī)則，從而實現網頁的過濾技術，返回與用戶查詢目的相關的網頁，去除無關網頁。從而有效的提高搜索引擎的查找精度