搜索引擎论文

您当前的位置:学术堂 > 图书档案学论文 > 搜索引擎论文 >

网对网和Web数据挖掘在搜索引擎中的运用(2)

来源:科技与创新 作者:杨子墨
发布于:2017-06-21 共2955字
  3.2.2 结构挖掘。
  
  Web 结构挖掘则是通过网页中的超链接,发现其中信息之间的结构及其紧密或稀疏的联系。在平时上网时,我们只能看到一个个的网页,打开浏览或者关闭。但是在这些页面的背后,其实隐藏着无数个结构链接。Web 数据挖掘就能够通过这些结构上的链接,发现页面与页面、数据与数据之间的联系,随后对它们分类,以便为用户提供含有相似信息的更多页面,帮助用户完善自己想要在搜索引擎中得到的信息。
  
  3.2.3 使用记录的挖掘。
  
  与前两者相比,Web 使用记录的挖掘让我们感觉更加熟悉,至少“使用记录”4 个字是我们上网过程中能够看到的。当我们点击一下搜索引擎的输入框想要输入文本时,搜索引擎会自动下拉出我们前几次使用时所查询的内容,以便我们重复查看相似内容的信息。搜索引擎有时也会为我们推荐一些内容的信息。这些信息也会是我们所感兴趣的一些内容,是搜索引擎结合了我们之前的使用记录,为我们提供感兴趣的相类似的内容。这些都是 Web 使用记录挖掘在搜索引擎中的实用例子,但并不是全部。搜索引擎会从用户的访问痕迹中挖掘出很多有意义的数据,包括数据端、服务器端和代理端的数据。而其获得这些数据的途径又分为 KDD 和专业化追踪。这些方法和深度的挖掘,使搜索引擎更加“智能”地了解用户的兴趣和需要。
  
  4 总结。
  
  搜索引擎是我们工作、学习和生活中必不可少的实用性技术,正如一个调查中所显示的,85%的人都是通过搜索引擎获取到他们所需要的信息和所喜爱的网站,可见搜索引擎的重要性。随着智能技术的不断更新,人们的生活变得越来越智能,对搜索引擎的要求也会随之越来越高,因此不断利用新的技术完善和提高搜索引擎的智能性,是用户的选择,也是时代的选择,是搜索引擎在现在和未来的发展中必然的趋势,且将一直持续下去。
  
  参考文献:
  
  [1]陈勇跃,张玉峰。智能技术在搜索引擎中的应用[J].情报杂志,2004(02):2-3,6.  
  [2]杨占华,杨燕。数据挖掘在智能搜索引擎中的应用[J].微计算机信息,2006(12):244-246.  
  [3]朱素媛,马溪俊,梁昌勇。人工智能技术在搜索引擎中的应用[J].合肥工业大学学报(自然科学版),2003(S1):657-661.
原文出处:杨子墨. 智能技术在搜索引擎中的应用[J]. 科技与创新,2017,(05):143-144.
相关内容推荐
相关标签:数据挖掘论文
返回:搜索引擎论文