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网络搜索与信息检索随着互联网的普及和发展，网络搜索和信息检索已经成为现代社会中不可或缺的一部分。
通过搜索引擎，人们可以轻松地获取到大量的信息，满足各种各样的需求。
本文将从网络搜索和信息检索的定义、搜索引擎的原理以及搜索技巧等方面展开论述。
一、网络搜索和信息检索的定义网络搜索是指通过互联网搜索引擎，根据用户提供的关键词，在互联网上查找相关的网页、图片、视频等信息的过程。
信息检索则更广义，包括了从各种媒体中获取相关信息的过程。
无论是网络搜索还是信息检索，都是通过某种工具与技术来获取用户需要的信息。
二、搜索引擎的原理搜索引擎是进行网络搜索和信息检索的核心工具。
它通过爬虫程序（也称为蜘蛛或机器人）定期抓取互联网上的网页，并将这些网页存储到数据库中。
当用户输入关键词进行搜索时，搜索引擎会通过算法将与关键词相关的网页进行排序，并展示给用户。
搜索引擎的原理主要包括以下几个步骤：1. 爬取：搜索引擎利用爬虫程序自动爬取互联网上的网页，将网页的内容存储到数据库中。
2. 索引：搜索引擎对爬取到的页面进行索引，建立起相应的网页索引库。
3. 检索：当用户输入关键词进行搜索时，搜索引擎会通过算法在索引库中查找与关键词相关的网页。
4. 排序：搜索引擎会根据算法对检索到的网页进行排序，将与关键词相关度较高的网页排在前面。
5. 展示：排好序的网页结果将以列表的形式展示给用户。
三、搜索技巧为了更高效地进行网络搜索和信息检索，以下是一些搜索技巧可供参考：1. 关键词选择：选择准确的关键词能够帮助搜索引擎更好地理解用户需求。
尽量使用具体的关键词，避免使用模糊不清的词语。
2. 引号搜索：如果要搜索具体的词组或句子，可以使用引号将其括起来，如“网络搜索与信息检索”。
3. 排除搜索：通过在关键词前加上减号“-”，可以排除指定的关键词，缩小搜索范围。
4. 存档搜索：有时候我们需要搜索一些过去的信息，可以通过搜索引擎的存档功能来实现。
5. 高级搜索：搜索引擎提供了丰富的高级搜索选项，可以按照时间、文件类型、网站等进行搜索，提高搜索精度。
信息检索与搜索引擎信息检索是指通过计算机技术来获取符合用户需求的信息的过程。
而搜索引擎作为信息检索的重要工具，能够帮助用户快速、准确地找到所需的信息。
本文将从信息检索的概念、搜索引擎的分类及工作原理等方面进行探讨。
概念解析信息检索是现代信息技术的重要组成部分，它广泛应用于各个领域，包括文献检索、互联网搜索、数据挖掘等。
它的目标是从大量的存储介质（如文件、数据库）中检索出与用户需求最相关的信息，以满足用户的信息需求。
搜索引擎是信息检索的一种应用形式，它通过索引和搜索算法，将互联网上的信息整理、分类，并根据用户输入的关键词，提供相关的搜索结果。
搜索引擎以其高效、准确的特点在互联网时代得到了广泛应用。
搜索引擎的分类根据搜索引擎的不同特点和功能，可以将其分为如下几类：1.通用搜索引擎：通用搜索引擎是指对互联网上的综合信息进行搜索，并提供与搜索内容相关的各种信息资源，如Google、百度等。
这类搜索引擎具有较好的适应性和广泛的应用范围。
2.垂直搜索引擎：垂直搜索引擎是指针对特定领域或行业的信息进行搜索的引擎。
比如，携程旅行网是面向旅游领域的垂直搜索引擎，专门提供与旅游相关的信息资源。
垂直搜索引擎在特定行业中能够提供更专业、更精准的搜索结果。
3.学术搜索引擎：学术搜索引擎主要用于学术研究领域，提供与学术论文、学术期刊等相关的搜索结果。
如Google学术、万方等。
学术搜索引擎为学术研究人员提供了方便、快捷的信息检索工具。
搜索引擎的工作原理搜索引擎的工作原理可以大致分为下面几个步骤：1.爬取和索引：搜索引擎会通过网络爬虫爬取互联网上的网页，并建立起一个庞大的网页索引库。
爬虫会按照一定的规则，将网页的内容、链接等信息收集起来。
2.分析和识别：搜索引擎对这些爬取到的网页进行分析，识别其中的关键词、链接、标题等信息。
通过对网页的结构和内容进行分析，搜索引擎能够更好地理解网页的含义和关联。
3.查询处理：当用户输入关键词进行查询时，搜索引擎会根据用户输入的内容，在索引库中找到与之相关的网页。
搜索引擎与信息检索随着互联网的飞速发展，搜索引擎成为人们获取信息的重要工具。
搜索引擎是一种能够帮助用户查找互联网上特定信息的计算机程序。
它通过对互联网进行爬虫抓取、索引和排名等一系列复杂的操作，使用户能够快速、准确地获取所需信息。
与之相关的信息检索技术，也在日益完善和广泛应用中。
一、搜索引擎的发展历程搜索引擎的历史可追溯到1990年代中期，当时的互联网刚刚起步，用户的信息需求日益增长。
最早的搜索引擎主要是通过人工编辑来进行网页的分类索引，但随着互联网规模的扩大，人工编辑已经无法满足海量信息的检索需求。
于是，自动化的搜索引擎开始崭露头角。
著名的搜索引擎包括Yahoo、百度、谷歌等，它们在20世纪90年代末逐渐崭露头角，成为用户获取信息的首选工具。
搜索引擎的发展经历了三个重要阶段：人工编辑分类型搜索引擎、关键词网页匹配型搜索引擎、以及基于机器学习和人工智能技术的智能搜索引擎。
二、搜索引擎的工作原理搜索引擎的工作原理可以简单概括为爬取、索引和检索三个步骤。
首先，搜索引擎通过网络爬虫程序对互联网上的网页进行抓取，获取网页的内容和链接信息。
其次，搜索引擎会将抓取到的网页进行索引，即构建一种数据结构，以方便后续的检索操作。
索引过程通常包括分词、去除停用词、词干提取等步骤，以便于对关键词的匹配。
最后，当用户输入查询词时，搜索引擎通过检索算法计算各个网页与查询词的匹配度，并按照一定的排序方式将最相关的网页展示给用户。
三、信息检索技术的发展随着搜索引擎的普及和用户对信息的不断追求，信息检索技术得到了长足的发展。
信息检索旨在根据用户的查询意图，从大规模文本数据中准确、高效地检索出与用户需求匹配的信息。
最初的信息检索技术主要侧重于关键词的匹配，以文档频率和逆向文件频率为基础进行排序。
但是，仅凭关键词匹配往往难以满足用户的准确信息需求。
为了提高信息检索的准确性和用户体验，一些先进的检索技术相继出现。
例如，基于向量空间模型的检索方法引入了文档和查询的语义表示，使得检索结果更加准确；基于点击率的排序算法能够根据用户的点击行为动态调整搜索结果的排名，提升用户满意度。
信息检索与搜索引擎技术信息检索与搜索引擎技术是现代互联网时代不可或缺的重要组成部分。
随着互联网的快速发展和大规模信息的爆炸式增长，如何高效地获取所需信息成为人们关注的焦点。
本文将探讨信息检索的概念、搜索引擎的基本原理以及它们在现实生活中的应用。
一、信息检索的概念及分类信息检索是指通过处理和组织信息资源，以满足用户特定需求的过程。
它可以分为两类：主动式信息检索和被动式信息检索。
主动式信息检索是用户主动提供关键词或查询语句，系统根据用户的需求进行检索；而被动式信息检索是系统根据用户的行为或上下文自动推送相关信息。
信息检索过程中的关键环节是索引构建和匹配算法。
索引构建是将信息资源转化为结构化的索引形式，以提高检索效率；匹配算法则是根据用户的查询语句与索引进行匹配，找到相关性最高的信息。
二、搜索引擎的基本原理搜索引擎是一种利用信息检索技术，为用户提供相关信息的工具。
它由爬虫、索引器和检索器三部分组成。
爬虫是搜索引擎的“蜘蛛”，负责从互联网上爬取网页并存储到数据库中；索引器负责构建网页的索引，将网页按关键词进行分类和排序；检索器则是用户查询时，根据索引进行匹配并返回结果。
搜索引擎的核心技术是页面排名算法。
常见的页面排名算法有基于关键词的TF-IDF算法、PageRank算法和机器学习算法等。
这些算法通过分析网页的关键词、链接结构和用户行为等信息，为用户提供最相关的搜索结果。
三、信息检索与搜索引擎技术的应用信息检索与搜索引擎技术广泛应用于各个领域。
下面将以几个典型领域为例，探讨它们在实际应用中的作用。
1. 学术领域在学术领域，研究人员需要查找大量的学术文献以支持自己的研究。
搜索引擎技术为他们提供了便利。
例如，学术搜索引擎Google Scholar能够检索到全球范围内的学术论文和研究成果，帮助研究人员快速定位相关文献。
2. 商业领域在商业领域，搜索引擎技术被广泛应用于市场调研和竞争情报分析。
通过搜索引擎，企业可以了解市场动态、竞争对手的策略以及客户的需求，从而做出更加明智的决策。
计算机科学中的信息检索和搜索引擎信息检索是计算机科学中一个重要的研究领域，它涉及到如何从大量的数据中获取所需的信息。
随着互联网的普及和信息爆炸的时代到来，搜索引擎成为了人们获取信息的主要途径之一。
在本文中，我们将介绍计算机科学中的信息检索技术以及搜索引擎的原理和工作方式。
一、信息检索的基本概念和技术信息检索（Information Retrieval，简称IR）是指通过计算机对大规模的文本、图像、音频等多媒体数据进行索引、存储、检索和查询的一系列技术。
信息检索的目标是从庞大的数据集中，寻找出与用户需求相匹配的信息。
在信息检索中，有两个核心问题：索引和查询。
索引是指将各种文档的关键词或者特征提取出来，并建立相应的索引结构，以加快查询效率。
查询是指用户根据自己的需求，通过指定关键词或者选择特定的条件，从索引中找到所需的信息。
传统的信息检索技术主要包括关键词检索、布尔逻辑检索和向量空间模型等。
在关键词检索中，用户通过输入关键词来进行查询，系统通过匹配关键词和索引中的关键词进行相似度计算，从而返回相应的结果。
布尔逻辑检索则是基于布尔运算，通过与、或、非等关系来组合查询条件。
向量空间模型则是将文档和查询表示为向量，通过计算它们之间的相似度来实现检索。
二、搜索引擎的原理和工作方式搜索引擎是一种特殊的信息检索系统，它是基于互联网的大规模信息检索和搜索的工具。
搜索引擎具有高效、准确和便捷的特点，成为了人们获取各种信息的首选工具。
搜索引擎的工作过程可以分为三个主要的步骤：抓取、索引和检索。
1. 抓取：搜索引擎的爬虫程序会根据指定的规则，在互联网上抓取各种网页和文档，建立起庞大的数据集。
抓取的过程中，搜索引擎会通过链接关系不断地跳转到其他网页，将相关的内容一并抓取下来。
2. 索引：抓取下来的数据会经过一系列的处理，包括去除标签、分词、去除停用词等，最终生成一份索引文件。
索引文件的结构是非常重要的，它要能够快速地找到所需的文档或者网页。
信息检索与搜索引擎技术信息检索与搜索引擎技术在当今社会中发挥着重要的作用，为我们提供了快速准确的信息查询和获取方式。
本文将介绍信息检索与搜索引擎技术的概念、基本原理以及其在各个领域的应用。
一、信息检索与搜索引擎技术概述信息检索是指通过计算机技术对大规模的信息进行组织、存储、检索和处理的方法和技术。
而搜索引擎则是信息检索技术的重要应用之一。
搜索引擎技术以互联网为基础，通过网络爬虫对互联网上的网页进行抓取和索引，利用相关算法实现用户输入关键词后的匹配和排序，从而提供用户所需的信息。
目前，全球应用最为广泛的搜索引擎包括谷歌（Google）、百度、必应（Bing）等。
二、信息检索与搜索引擎技术的基本原理1. 索引建立：搜索引擎通过网络爬虫程序对互联网上的网页进行抓取，并将抓取到的网页进行分词、去除停用词等处理，生成索引用于后续的查询。
2. 关键词匹配：当用户输入查询关键词后，搜索引擎会将关键词与索引中的网页内容进行匹配，找出与关键词相关的网页。
3. 排序算法：搜索引擎通过一系列的排序算法，对匹配的网页进行排序，以便将最相关的网页呈现给用户。
常用的排序算法包括PageRank算法、TF-IDF算法等。
4. 用户反馈：搜索引擎会根据用户的点击行为和反馈信息不断优化搜索结果，提供更准确的查询结果。
三、信息检索与搜索引擎技术的应用信息检索与搜索引擎技术在各个领域都有广泛的应用，以下是几个典型的应用场景：1. 互联网搜索：人们可以通过搜索引擎轻松获取各种知识和信息，包括新闻、论坛、博客、图片、视频等。
2. 电子商务：在线购物平台利用搜索引擎技术，为用户提供便捷的商品搜索和筛选功能，提高购物效率。
3. 学术研究：学术搜索引擎如谷歌学术（Google Scholar）可以帮助学者快速找到与其研究领域相关的论文、期刊等。
4. 企业信息管理：企业可以利用搜索引擎技术建立内部信息管理系统，方便员工查找和共享企业资料和知识。
互联网的搜索引擎与信息检索随着互联网的快速发展，搜索引擎成为我们日常生活中获取信息的主要途径。
搜索引擎通过建立庞大的索引库，帮助用户快速搜索并获取所需的信息。
本文将探讨互联网的搜索引擎及信息检索的相关内容，以及其在我们生活中的作用和影响。
一、搜索引擎的定义和原理搜索引擎是一种能够通过关键词来查找相关网页、图片、视频等资料的互联网工具。
其原理主要包括网络爬虫、索引数据库和搜索算法。
首先，网络爬虫是搜索引擎工作的第一步。
爬虫程序会按照一定的规则在互联网上遍历网页，并将网页的内容下载到数据库中。
其次，索引数据库是搜索引擎的核心组成部分。
它建立了一个庞大的网页索引库，将爬虫程序下载的网页进行整理和分类，并建立相应的索引。
最后，搜索算法是搜索引擎的灵魂所在。
通过搜索算法，搜索引擎能够根据用户输入的关键词，在索引库中迅速找到相关的网页，并按照一定的排名规则进行排序，以便用户获取最相关的信息。
二、主要搜索引擎的分类和特点目前，市场上存在许多搜索引擎，其中最知名和应用最广泛的有谷歌、百度、必应等。
这些搜索引擎根据其特点和功能可分为一般搜索引擎和垂直搜索引擎两大类。
一般搜索引擎是最常见的搜索引擎类型，如谷歌和百度。
它们通过建立庞大的索引库，可以搜索到网络上几乎任何类型的信息，包括网页、图片、视频等。
这些搜索引擎通常采用复杂的搜索算法，能够精确匹配用户的搜索需求，并提供相关度排名，确保用户能够快速找到最有用的信息。
垂直搜索引擎是面向特定领域的搜索引擎，例如豆瓣电影和知乎。
这些搜索引擎主要针对特定领域的信息进行索引和搜索，能够提供更加专业和准确的搜索结果。
垂直搜索引擎的特点是覆盖深度较大，对某一特定领域的信息检索更为专业。
三、互联网搜索引擎的作用和影响互联网搜索引擎以其高效、准确的搜索功能改变了人们获取信息的方式，对我们的生活产生了巨大的影响。
首先，搜索引擎使我们能够快速方便地获取所需信息。
无论是学术研究、购物咨询还是旅游规划，我们只需要在搜索引擎中输入关键词，便能得到海量的相关信息，大大节省了我们的时间和精力。
互联网信息检索工作原理
互联网信息检索的工作原理主要涉及以下几个步骤：
1. 网页抓取：搜索引擎通过网络爬虫程序抓取互联网上的网页数据。
网络爬虫从一个起始网址开始，根据链接关系逐渐遍历并下载各个网页的内容。
2. 网页解析：搜索引擎将下载的网页进行解析，提取其中的文本内容、超链接、标签等信息，并对这些信息进行处理和存储。
其中，文本内容被用于建立网页的索引，超链接用于网页之间的连接关系分析，标签信息用于网页排名等算法的实现。
3. 索引构建：搜索引擎根据抓取的网页内容，建立起一个包含关键词和相应网址的索引。
索引可以看作一个大型的关键词-
网址映射表，它提供了用户进行关键词查询的入口。
4. 用户查询：当用户输入查询词（关键字）时，搜索引擎会根据索引中的关键词信息，找到匹配的网址集合。
根据用户的查询意图和其他条件，搜索引擎还可能进行排序和过滤等操作。
5. 搜索结果展示：搜索引擎将匹配的网址集合进行排序，然后将结果按照一定的页面布局和排版规则展示给用户。
搜索结果页通常包含网址、标题、摘要和其他相关信息，方便用户快速浏览和选择。
需要注意的是，以上是互联网信息检索的基本原理，不同搜索
引擎可能会有细微的差异，并且现代搜索引擎还会采用更加复杂和智能的算法来改进检索质量和用户体验。
《网络信息检索与搜素引擎系统开发》考试参考资料Brilliance搜索引擎：从互联网等信息源中以一定的策略采集所需信息，经加工处理(如对网页进行去重处理、抽取信息、索引、生成主题词标引、生成自动文摘、信息分类、对相似网页进行聚类等)，将用户感兴趣的内容按照一定的规则排序后，以超链等形式提供给用户的系统。
搜索引擎主要包括信息采集、信息加工、信息检索与检索结果提供这几个部分搜索引擎分类：目录索引式搜索引擎、自动式搜索引擎、元搜索引擎、分布式搜索引擎自动搜索引擎：利用Robot采集相关网页。
在进信息加工后(如：分析页面内容;生成索引; 摘要;分类)，根据用户给出的查询项进行检索，并将检索结果按相关性排序(可根据匹配程度、查询项出现的位置/频次、网页链接质量等)后返回给用户。
•优点：自动采集，信息量大，更新较及时。
•缺点：检索时缺乏在语义层次上的深层分析。
•查准率查准率(precision)用来评价检索结果中有多少文档是和用户需求相关的。
查准率=检索结果中和查询相关的文档数÷检索结果中的文档总数×100%•查全率查全率：文档库中所有相关文档中到底有多少被系统检索出来查全率=检索结果中和查询相关的文档数÷文档库中所有和查询相关的文档数×100%网络信息检索的未来：1.以智能化为核心的智能检索2.多媒体信息检索3.跨语言检索4.个性化检索案例检索1.输入待解决问题的要求、初始条件及其他相关信息2.根据问题要求及初始条件，从案例库中提取一组与当前问题相似的案例3.从相似的案例中找出最接近当前问题的案例，通过对目标方案的修改来解决当前问题。
4.问题解决后，当前的解即可新的案例存入案例库中，以备后用页面遍历算法广度优先：先采集完同一层的网页，在采集下一层的网页。
深度优先：先沿一条路径采到叶节点，再从同层其他路径进行采集网页信息抽取的大致流程1、通过网络蜘蛛爬取页面，预处理后得到纯文本页面信息；2、对页面进行预处理，去掉JavaScript、图片、Flash等无关内容；3、找到对应的头部和尾部标志，并在其中抽取相应的内容；4、将抽取到的属性信息存入数据表。
对Lucene Demo的测试1、控制台方式（1）建立索引。
在控制台cmd方式下输入：“java org.apache.lucene.demo.IndexFiles“d:\workshop\docs””(设待索引文件在d:\workshop\docs 下)，则对目标文件夹(即d:\workshop\docs)下所有文件建立索引，同时在当前命令行所在位置将生成index文件夹。
（2）javaorg.apache.lucene.demo.SearchFiles，则在当前路径下找index文件夹并进行检索，要在存放索引文件的父目录中执行上述语句。
这时将会出现“Enter Query:”提示符，在其后输入关键字后回车，即可得到查询结果，不支持中文检索。
2、Web方式cmd模式下利用Lucene自带的Demo对指定位置的html文件建立索引并存放在指定的位置。
（1）将D:\lucene-2.4.0\lucene-2.4.0\luceneweb.war复制到Tomcat安装路径的\webapps，输入http://localhost:8080/luceneweb，会打开lucene 的自带的Demo程序。
（2）在新建的这个luceneweb文件夹下新建一docs文件夹，将一些txt、html等类型的文件复制到这个docs中。
（3）对指定路径下的文件建立索引。
cmd下输：java org.apache.lucene.demo.IndexHTML–create –index“D:\eclipse\java\Tomcat 5.5\webapps\luceneweb\index”“D:\eclipse\java\Tomcat 5.5\webapps\luceneweb\docs”–第一个参数是存放索引的目的地，第二个参数是存放待索引的文件的源位置（4）为使Lucene的demo能找到索引文件，需修改Tomcat安装路径下的webapps\Luceneweb\configration.jsp，使之能指向正确的索引位置。
修改“String indexLocation”使之指向正确的Index文件夹，String indexLocation= “..\\webapps\\luceneweb\\index”;（5）在Tomcat运行状态下，在浏览器中输入http://localhost:8080/luceneweb。
在文本框中输入关键字，如“＋Lucene ＋windows”，按照指定的与关系来进行检索。
Lucene索引和检索的主要流程步骤1：构建索引，实例化IndexWriter。
在IndexWriter的构造函数中，第一个参数是有关索引位置的，如果采用FSDirectory方式，就要指定存放索引的位置；第二个参数是绑定分析器Analyze；第三个参数为设定是否用增量索引（true为删除原目录中所有内容新建索引；false为在原索引上追加索引即增量索引）。
步骤2：构建Document并创建Field。
步骤3：调用IndexWriter实例的addDocument()方法将Document添加到索引。
步骤4：实例化IndexSearcher，构建检索字串后可将其交由QueryParser分析处理。
具体地，索引和检索过程中可能涉及的主要代码如下。
（1）构建索引：按照某种方式（如FSDirectory方式）指定存放索引位置及使用的分词分析器后构建索引：IndexWriterwriter = new IndexWriter(INDEX_STORE_P ATH，new StandardAnalyzer()，true);（2）将指定的Field加入索引中：用IndexWriter的addDocument方法实现：write.addDocument(bookname);（3）关闭索引：write.close();（4）构建检索对象：示例代码：IndexSearchersearcher = new IndexSearcher(INDEX_STORE_PATH);（5）给出查询字串：示例代码：String querystr= "computer design";（6）指明检索字段及使用的分析器，这里使用的分析器要和建立索引时使用的一致，示例：QueryParserparser = new QueryParser("bookname", newStandardAnalyzer());（7）指定可能的逻辑运算，如假定采用逻辑“与”，示例代码：parser. setDefaultOperator(QueryParser. AND_OPERATOR);（8）生成Query对象，示例代码：Query query= parser. parse(querystr);（9）得到检索集，示例代码：Hits hits= searcher.search(query);（10）显示检索结果，示例代码：For(inti=0; i<hits.length(); i++){System.out.println(hits.doc(i));}网络蜘蛛的结构和工作流程•结构：有HTTP下载模块、链接分析模块和下载控制模块。
•流程：读取URL入口地址表，生成内存访问队列。
寻找空闲的HTTP下载模块，分配URL，启动下载任务。
HTTP下载模块访问互联网，得到网页内容放入结果队列。
定期保存到网页数据库，为后续索引做好准备涉及到的主要智能化技术1.信息采集中的网页去重研究背景：Internet中的重复信息高达30% ～45%通过对网页URL进行哈希散列实现对同源网页的去重。
用主题概念自动抽取和计算网页间主题概念重合度的方法，实现对内容相似网页的聚类。
2.信息的动态采集与更新研究背景：搜索引擎应根据网站内容及其更新速度的不同，动态调整其采集信息频度。
分析了如何有效完成对网页的动态采集与更新，并根据网站的相关性调节信息采集过程。
能提高信息采集时效性，并能较为合理地使用资源。
3.面向自然语言提问的理解与处理研究背景：目前多数搜索引擎对用户提交的常见自然语言提问不能很好理解，一般来说也未能实现概念检索。
通过定义句模、产生式规则、使用规约算法，识别自然语言提问中的核心检索项，对提问中包含的概念间的逻辑关系进行初步识别及有效处理，对概念间的逻辑优先级进行处理。
4.相关概念反馈及检索结果排序研究背景：相关概念反馈通常能有效扩大相关信息覆盖面；检索结果排序有待改进。
参照多数用户在检索类似问题时的经验，提出一种相关概念反馈方法；将检索结果按其和用户提问的相关性排序输出5.基于用户浏览历史的网页预取算法研究背景：有效的网页预取通常可提高搜索引擎的处理效率和实现个性化服务。
算法充分考虑到用户在特定事件下的历史浏览行为，并通过使用奖励因子和排序方法，使得无须遍历整个树结构就可找到相关内容对内容雷同网页聚类的基本思路按权值大小从网页Ui中取出权值最高的前m个主题概念标引项集合Ti＝{ti1,ti2,…,tim}来近似表示该网页的主要内容若有网页Ui和Uj的主题概念标引项集合是一样的，就认为它们是内容雷同的对内容雷同的网页进行聚类处理在直接检索结果页面中，只显示时效性等较高的网页，而其他聚类结果则会在点击“相关新闻”后显示出来。
这样既对相似网页进行了去重，也可保证相关信息的查全率，同时可根据个人需要选择是否显示出这些相关聚类结果基于句模的理解与分析1句模以能反映检索句特征的“特征项”为框架、以核心检索需求为变项的一个形式化的表述模式。
采用句模解析能有效抽取出常见提问句中的核心检索项。
2核心检索项的抽取过程对号入座：通过一组数字序列来标识检索句对应的句模类型。
去伪存真：从句模库中匹配相应的句模，并按照对应的抽取模式抽取核心检索项。
3概念处理借助知识库进行相关概念的扩展与排除。
代码1.package testlucene;import java.io.BufferedReader;import java.io.InputS treamReader;import java.util.Date;import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;import org.apache.lucene.document.Document;import org.apache.lucene.index.IndexReader;import org.apache.lucene.queryParser.QueryParser;import org.apache.lucene.search.Hits;import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;import org.apache.lucene.search.Query;public class LuceneSearch {public static void main(String[] args) throws Exception {BufferedReader inputstring = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));while (true) {LuceneSearch test = new LuceneSearch();Hits h = null;System.out.print("请输入待检索的英文单词，目前尚不支持中文字符的输入：");String line = inputstring.readLine();//等待用户输入//InputStreamReader string = new InputStreamReader(System.in,"utf8");//采用指定的编码集读入用户输入的内容//BufferedReader br = new BufferedReader (string);//以行为单位读取内容//String outputstring = br.readLine();if (line.length() > 0) {h = test.search(line);test.printResult(h);}elsebreak;}}public LuceneSearch() {try {searcher = new IndexSearcher(IndexReader.open(Constants.INDEX_STORE_PA TH));} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}// 声明一个IndexSearcher对象private IndexSearcher searcher = null;// 声明一个Query对象private Query query = null;public final Hits search(String keyword) {System.out.println("正在检索关键字: " + keyword);try {// 将关键字包装成Query对象query = QueryParser.parse(keyword, "contents", new StandardAnalyzer());Date start = new Date();Hits hits = searcher.search(query);Date end = new Date();System.out.println("检索完成，用时" + (end.getTime() - start.getTime()) + "毫秒");return hits;} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return null;}}public void printResult(Hits h) {if (h.length() == 0) {System.out.println("对不起，没有找到您要的结果。
