网络搜索引擎性能分析系统模型及设计

基于人工智能的智能化检索系统研究与设计概述在信息爆炸的时代，快速、有效地检索所需的信息变得愈发重要。

为了满足用户对信息检索的需求，人工智能技术被引入到检索系统中，以提供更智能化和个性化的搜索体验。

本文将介绍基于人工智能的智能化检索系统的研究与设计。

一、人工智能在检索系统中的应用人工智能技术可以通过数据挖掘、自然语言处理、机器学习等方法，对大量的信息进行分析和理解，从而提高检索系统的性能。

以下是人工智能在检索系统中的几个常见应用：1. 语义分析：利用自然语言处理技术，对搜索语句进行分析和理解，从而能够更准确地理解用户的需求，并返回更相关的搜索结果。

2. 推荐系统：通过分析用户的搜索行为和历史数据，可以向用户推荐个性化、感兴趣的内容，提高搜索效果。

3. 图像检索：利用机器学习和计算机视觉技术，可以通过图片的视觉特征来进行检索，提供更全面的搜索结果。

4. 问答系统：借助自然语言处理和知识图谱等技术，可以理解用户的问题并给出准确的答案，提供更智能化的搜索体验。

二、智能化检索系统的设计要点设计一个智能化检索系统需要考虑以下几个关键要点：1. 数据收集与处理：系统需要收集和处理大量的数据，以建立起准确的模型。

数据可以通过网络爬虫等方式获取，并进行清洗和预处理，以保证数据的准确性和一致性。

2. 算法选择与优化：根据不同的场景和需求，选择合适的人工智能算法来处理数据。

例如，可以利用深度学习算法对大规模文本数据进行训练，提取特征并进行语义分析。

3. 用户界面设计：一个好的用户界面可以提升用户的搜索体验。

界面应简洁明了，易于操作，同时可以根据用户的需求提供个性化的搜索建议和结果。

4. 系统性能优化：由于智能化检索系统需要处理大量的数据和复杂的算法，因此系统性能的优化尤为重要。

可以采用数据分析、性能测试和算法优化等方法，提高系统的检索速度和稳定性。

三、智能化检索系统的应用案例智能化检索系统已经广泛应用于各个领域，以下是几个典型的案例：1. 电商搜索引擎：通过利用人工智能技术，为用户提供更准确的商品搜索结果，并根据用户的历史行为和偏好推荐个性化的商品。

校园网Web搜索引擎的设计与实现引言随着校园网建设的迅速发展，校园网内的信息内容正在以惊人的速度增加着。

如何更全面、更准确地获取最新、最有效的信息已经成为我们把握机遇、迎接挑战和获取成功的重要条件。

目前虽然已经有了像Google、百度这样优秀的通用搜索引擎，但是它们并不能适用于所有的情况和需要。

对学术搜索、校园网的搜索来说，一个公平的排序结果是非常重要的。

另外，由于互联网上信息量之巨，远远超出哪怕是最大的一个搜索引擎可以完全收集的能力范围。

因此，本着整合校园网资源的目的，为方便广大师生对校园网信息的获取和使用，设计并实现了一个灵活、可配置、具有良好可扩展性的校园网搜索引擎。

1. 搜索引擎的发展在国内很多基于主题领域的小型搜索引擎得到很好的发展。

例如一些音乐搜索引擎以及医药方面的搜索都有很好的应用；在越来越多的学校、企业、比较大型的网站如BBS都开始建立了自己的搜索引擎。

在国外，比较著名的有美国教育资源信息搜索的AskERIC，实现医药文献搜索的Highwire等。

Google公司在2007年决定向小型网站提供专门的搜索服务。

这些都表明，小型专用的搜索引擎将在人们获取Web信息中发挥更重要的作用[1]。

在小型搜索引擎快速发展的同时，越来越多的人致力于研究和发展这些小型搜索引擎开发技术，Lucene和Nutch是其中的代表成果。

Lucene是一个高性能、纯Java的全文检索引擎，完全免费、开源。

Lucene几乎适合于任何需要全文检索的应用，尤其是跨平台的应用。

Lucene为Nutch提供了文本索引和查询服务的API，而Nutch在Lucene的基础上实现了网页收集与搜索[2]。

小型搜索引擎与通用搜索引擎相比有很多优点，由于它本身的信息量小，它不可能取代通用搜索引擎。

但是，它是对通用搜索的很好的补充。

随着Web上信息的进一步扩大，小型搜索引擎也将会进一步发展，其中已经引起人们关注的垂直搜索引擎在未来的搜索将发挥更大的作用。

闽江学院本科毕业论文题目几种常见的搜索引擎性能比较与分析学生姓名吴宽富学号************系别物理系与电子信息工程系年级2008级专业电子信息工程指导教师林宏职称讲师完成日期2012-5-10声明闽江学院毕业论文（设计）诚信声明书本人郑重声明：兹提交的毕业论文（设计）《几种常见的搜索引擎的性能比较与分析》，是本人在指导老师林宏老师的指导下独立研究、撰写的成果；论文（设计）未剽窃、抄袭他人的学术观点、思想和成果，未篡改研究数据，论文（设计）中所引用的文字、研究成果均已在论文（设计）中以明确的方式标明；在毕业论文（设计）工作过程中，本人恪守学术规范，遵守学校有关规定，依法享有和承担由此论文（设计）产生的权利和责任。

声明人（签名）：年月日摘要本文研究的目的是为了让我们更好的理解目前常见的几种搜索引擎，熟悉它，认识它，用好它，让它们成为我们工作生活、学习和工作的好帮手。

本文主要是对搜索引擎的初显、发展做大概的叙述，对搜索引擎的技术原理、工作的原理、系统构架等做简单分析，希望大家可以对搜索引擎有进一步的了解，同时对我们常用的几种搜索引擎进行分类，并对搜索结果的排序方法进行研究。

最后通过几个指标对常见的几种搜索引擎做性能比较与分析，并通过实例来说明搜索引擎的应用，从而让大家对搜索引擎有更深的认识，让搜索引擎更好地为我们学习、生活和工作服务。

关键词：搜索引擎排序方法性能比较性能分析刷红色处要用书面语刷紫色处是我改好的英文翻译要一并跟上AbstractThis thesis is about to ultimately make people have a detailed knowledge of some common search engines at present. With knowing them, be familiar with them and taking advantage of them well, we can have them as good helpers in our daily lives, study and work.This thesis mainly to narrate the general appearance and development of search engines, and analyse particularly search engines’technique principle, work principle, system architecture and so on. It is hoped that people would be able to know better about the search engines. Meanwhile, some common search engines are sorted, and their results-basically-sorted methods are analysed. With the comparison and analysis among the common search engines and showing how to make use of them effectively, this paper is attempt to help people understand search engines more deeply, and make search engines serve our study, daily lives and work better.Key words：Search engines; Sorting method ; Performance comparison ; Performance analysis目录*（这里头有误吧）声明 (2)摘要 (3)ABSTRACT (4)第一章课题背景知识 (1)1.1搜索引擎的初显 (1)1.2搜索引擎的发展 (2)第二章常见几种搜索引擎 (3)2.1搜索引擎的原理 (3)2.2搜索引擎的分类 (5)第三章常用搜索引擎的结果排序方法 (6)3.2DirectHit算法 (7)3.3 PageRank算法 (7)3.2竞价排名法 (9)第四章常用的几种搜索引擎的性能比较及性能分析 (10)4.1数据库 (11)4.2检搜结果 (12)4.3用户界面 (13)第五章常用的几种搜索引擎实际应用与性能分析 (16)参考文献 (25)感谢 (25)第一章课题背景知识近几年，随着网络的不断发展和壮大，搜索引擎越来越成为人们生活中重要的一部分，找资料、查地图、听音乐，只有想不到的，没有搜索不到的。

1 引言随着计算机网络的快速发展，网络上的资源爆炸性增长，在给人们带来方便的同时，也引发了一个问题：如何更快速更准确地定位需要的资源。

搜索引擎由此应运而生，例如著名的搜索引擎Google。

搜索引擎的出现使得在网络上定位资源的方式发生革命性的变化。

Web搜索引擎主要试图解决“如何快速准确的找到用户需要的资源”的问题，在Web搜索系统中，所有的工作都由服务器来完成，用户需要做的只是提交搜索请求和接收搜索结果。

它的工作原理相对较简单，如图1所示，主要分以下几个步骤：图1 web搜索的服务器模型(1)获取网络资源：Web搜索引擎通过爬虫系统来获取网络资源。

(2)整理资源:对获取的资源进行整理，建立倒排序文件，并把相关信息存储到数据库中。

(3)提供检索服务：用户向系统发出搜索请求，服务器响应请求，从数据库中搜索相关资源，返回结果。

然而，随着网络的进一步发展，内容的更新也越来越快。

普通用户正在逐渐从单纯的资源接收者变为同时也是资源的提供者，普通用户之间直接地、广泛地进行资源共享的需求越来越强烈。

传统搜索引擎开始显示出一些局限性：(1)搜索深度不够。

传统搜索引擎只能搜索到Internet上互相链接的资源，而在用户个人电脑上共享但没有在Internet发布的资源不能被搜索到。

(2)时效性较差。

如果服务器更新周期过长，容易产生大量的无效链接。

(3)成本较高。

海量的资源索引信息需要庞大的服务器来维护。

(4)健壮性不足。

虽然目前大型搜索引擎都采用分布式的架构，服务器分布在网络中的多个对等点，可以提高其对网络攻击的抵抗能力。

但是其中一个或某些服务器被攻击而停止服务，也会导致整个搜索引擎的服务能力降低。

由于当前搜索引擎的上述缺点的存在，促使人们寻找各种解决办法，而利用当前发展迅速的P2P技术来实现搜索引擎，正是一种可行的解决方案。

2 P2P搜索技术简介对等计算(Peer-to-Peer，简称P2P)，P2P是一种分布式网络，在这种网络中所有的节点是对等的(称为对等点，各节点具有相同的责任与能力并协同完成任务。

本科毕业设计（论文）基于Lucene与Heritrix的搜索引擎构建学院（系）：计算机科学与工程专业：软件工程学生姓名：学号：指导教师：评阅教师：完成日期：摘要在互联网蓬勃发展的今天，互联网上的信息更是浩如烟海。

人们在享受互联网带来的便利的同时，却面临着一个如何在如此海量的内容中准确、快捷地找到自己所需要的信息的问题，由此互联网搜索引擎应运而生。

本文在对搜索引擎的原理、组成、数据结构和工作流程等方面深入研究的基础上，对搜索引擎的三个核心部分即网络蜘蛛、网页索引和搜索的分析及实现过程进行阐述。

网络蜘蛛部分采用了基于递归和归档机制的Heritrix网络爬虫；网页索引部分利用开源的Lucene引擎架构设计并实现了一个可复用的、可扩展的索引建立与管理子系统；搜索部分在Ajax技术支持上，设计并实现了一个灵活、简洁的用户接口。

本系统具有抓取网页、建立和管理索引、建立日志以及搜索信息等功能，具备一定的应用前景。

关键词：搜索引擎；中文分词；索引The Construction of Search Engine Based on Lucene and HeritrixAbstractThe contents on the Web are increasing exponentially as the rapid development of the Internet. A problem how to obtain the useful information from vast contents quickly and accurately is facing us while people are enjoying the convenience of the Internet. The solver of this problem is Web Search Engine.The analysis and implementation process of three basic components of search engine(Crawler, Indexer and Searcher) is described in this paper on the basis of further study on the principles, composition, data structure and work flow of search engine. The crawler component is implemented with Heritrix crawler based on the mechanism of recursion and archiving; A reusable, extensible index establishment and management subsystem are designed and implemented by open-source package named “Lucene” in the indexer component; The Searcher component based on the Ajax technology is designed and realized as a flexible, concise user interface. The system has some functions, such as crawling web page, establishment and management index, establishment log and search information, it has a certain application prospect.Key Words：Search Engine；Chinese Word Segmentation；Index目录摘要 (I)Abstract (II)1 绪论 (1)1.1 项目背景 (1)1.2 国内外发展现状 (1)2 系统的开发平台及相关技术 (3)2.1 系统开发平台 (3)2.2 系统开发技术 (3)2.2.1 Heritrix网络爬虫简介 (3)2.2.2 Lucene技术简介 (4)2.2.3 Ajax技术简介 (4)3 系统分析与设计 (6)3.1 系统需求分析 (6)3.1.1 系统架构分析 (6)3.1.2 系统用例模型 (6)3.1.3 系统领域模型 (10)3.2 系统概要设计 (11)3.3 系统详细设计 (12)3.3.1 索引建立子系统 (13)3.3.2 用户接口子系统 (17)4 系统的实现 (18)4.1 系统包框架的构建 (18)4.1.1 索引建立子系统 (18)4.1.2 用户接口子系统 (19)4.2 系统主要功能实现 (19)4.2.1 索引建立子系统 (19)4.2.2 用户接口子系统 (22)结论 (24)参考文献 (25)致谢 (26)1 绪论1.1 项目背景1994年左右，万维网（world wide web）出现了。

H X-2055信息检索系统方案目录一项目意义随着互联网的快速发展，每天有数千万条信息生成，包括文字信息、图片信息、视频信息、语音信息等，通过百度、谷歌等大型商业搜索引擎可以找到自己想要的信息，但是也存在很多弊端。

百度、谷歌等大型商业搜索引擎的搜索原理是基于网络爬虫（Spider）在世界各地百万台服务器上爬取网页数据，然后存储到数据库之后展现给查询用户，随着网站数量以及网络上信息更新的快速化，这些网络爬虫不能保证把所有的信息都抓到，尤其是特殊行业的行业信息，即便是抓到了也不一定能够在众多数据中展现出来。

所以，对于一个部门来讲，有必要存在一款互联网信息检索系统来检索某一个行业的信息，每天自动在各大行业网站、政府网站等数据库中检索最新信息，通过自建的网络爬虫进行目标数据的抓取、存贮、归类、展现。

通过自己的信息检索系统，可以让自己部门每天轻松地获得世界各地、各个部门都发生了什么，有哪些新的政策，方便管理层在最新的信息数据下快速做出正确的决定。

据统计，内部网上的信息每年以200%的速度增长，其中发布到互联网上的信息只占到信息量的1%-2%，而98%以上的信息是发布在内部网上的。

内部网上的信息既有网页形式的，也包含其他Word、PDF、XML等多种格式的数据。

因此，面对内部网中海量异构的信息资源，如何帮助用户快速找到他们所需要的信息是一个主要的技术挑战。

搜索引擎能帮助用户方便、快捷、安全地获取内部网上的信息，在满足高效的同时，更重要的是保证了较高的查全率和查准率，能提供智能化的概念扩展搜索，极大的提高工作效率。

内部网搜索引擎将组织中分散管理的信息整合在一起，在组织层面上实现新的增值与共享，从而有效实现组织内容利用的最优目标。

搜索引擎的目标是实现内部网全文检索。

系统可对实施了内部网站资源进行爬行，无论内部网上的数据源在何地、以何种形式存在，都能够对其快速地访问，通过准确的分词建立索引，从而实现高质量的搜索查询。

智能化文献检索系统设计与实现摘要：文献检索是在海量信息资源中搜索到相关文献的重要工具。

为了提高检索效率和准确性，本文设计了一种智能化文献检索系统。

该系统采用了先进的自然语言处理和机器学习技术，结合用户个性化偏好，实现了精准的文献推荐和智能搜索功能。

本文主要介绍了系统的设计思路、关键技术和实现过程，并对系统的性能进行了评估与分析。

一、引言随着互联网的快速发展，海量的文献资源让人们获取信息变得更加容易。

然而，如何从这些海量信息中迅速、准确地找到所需的相关文献成为了一个挑战。

传统的文献检索方法需要用户输入关键词进行搜索，结果往往存在不准确和冗余的问题。

因此，设计一个智能化文献检索系统，能够根据用户需求提供精准的文献推荐和智能搜索功能，对于提高文献检索的效率和准确性具有重要意义。

二、系统设计思路智能化文献检索系统的设计思路是结合自然语言处理和机器学习技术，实现个性化文献推荐和智能搜索功能。

系统的主要步骤包括文本预处理、特征提取、推荐算法和搜索引擎。

1. 文本预处理文本预处理是为了清洗原始文本数据，提高后续处理过程的效果。

该步骤包括去除特殊字符和停用词、分词、词干提取和词频统计等。

2. 特征提取特征提取是为了将文献转化为计算机可识别的特征向量表示。

常用的特征提取方法有词袋模型（Bag-of-Words）和词嵌入（Word Embedding）等。

通过将文献表示为特征向量，可以方便进行后续的比较和推荐。

3. 推荐算法推荐算法是智能化文献检索系统的核心。

常用的推荐算法有协同过滤、内容过滤和混合推荐等。

根据用户的历史行为和兴趣，系统可以自动推荐与其相关的文献，提高用户的满意度。

4. 搜索引擎搜索引擎是为了支持用户自定义的文献检索。

通过构建索引和使用倒排索引等技术，可以快速检索相关文献。

同时，引入智能化的排序算法，可以提供更加精准的搜索结果。

三、关键技术和实现过程智能化文献检索系统的关键技术包括自然语言处理、机器学习和信息检索等。

鲁东大学学报(自然科学版)　Ludong University Journal (Na tural Science Edition )2007,23(3):237—240　 收稿日期262;修回日期22 作者简介高秀萍(8—),女,助理馆员,硕士,主要从事数字化图书馆研究,()5@y 基于Multi 2Agent 的智能信息检索系统模型研究高秀萍1,赵　伟2(鲁东大学,11图书馆,21网络中心;山东烟台264025)摘要:针对搜索引擎在信息检索过程中存在的缺陷,提出了一种基于M ulti 2Agent 的智能信息检索系统模型,并给出了该模型的结构、工作流程以及功能描述.该系统采用M ulti 2Agent 系统的体系结构和反馈机制,各个Agent 分工协作完成信息检索任务,体现了信息检索的智能化与个性化等特点,为实现高效智能信息检索开辟了新的途径.关键词:M ulti 2Agent ;智能信息检索;搜索引擎中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:167328020(2007)0320237204 信息时代,如何从浩如烟海的网络中获取所需要的信息成为一个难题,搜索引擎的出现在一定程度上给出了解决的路径.用户只需输入一些待查找信息的关键词,搜索引擎可迅速检索并将结果网页返回给用户.结果网页是指包含一些超级链接的网页,它们所指向的网站或网页可能包含用户所要查找的信息.目前,Yahoo,G oogle,百度等大型搜索引擎已为用户提供了信息检索功能,但搜索结果都不尽如人意.本文在分析了搜索引擎存在的问题后,提出了一种基于多Agent 的智能信息检索系统模型,可为更好地进行信息检索开辟新的途径.1　当前搜索引擎存在的问题 1)个性化能力差　现有的搜索引擎对所有用户都是一种模式,用相同的关键词查询得到的结果是一样的,即查询不涉及用户的背景知识和兴趣特征,没有对单个用户的浏览模式和浏览行为进行分析的功能,因而不具有提取用户兴趣和根据用户兴趣变化调整搜索策略的能力.简言之,目前的搜索引擎针对的是一般的共性用户,不能适应单个用户的查询需求. 2)信息搜索不准确　搜索引擎返回的检索结果中一般只包含文档的URL 、文献标题和摘要等少量附加信息.用户要在众多的检索结果中确定自己所需要的信息,必须逐个浏览,这是一项极其费时费力的工作.通常,用户只浏览检索结果的前3—5个页面的信息,而对于之后的页面很少浏览,为此,很难找到准确的信息. 3)信息覆盖不全　搜索引擎的发展速度远跟不上Web 的发展速度.文[1]研究表明,任何一个搜索引擎对网络信息的覆盖率都不超过16%.大量动态数据源(如新闻组、论坛等)的出现也使得传统搜索方案不再适用,大量有用信息存储在数据库中,通过程序动态显示,搜索引擎无法对此类数据源进行搜索. 4)信息相关性低　目前主要搜索引擎返回相关结果的比率不足45%[2],而且由于所采用的机制、算法与适用范围的不同,同一搜索请求在不同搜索引擎中查询结果的重复率不足34%[2]. 5)信息的有效性差　由于I nternet 的开放性及动态性,新信息在不断增加,旧信息在不断地更新,搜索引擎的更新和维护难以跟上信息源的发展变化,死链接或不可获得的网页链接经常出现在检索结果中,如何提供有效的能适应信息源变化的机制也是一个值得研究的课题. 6)用户与系统的交互过于简单　并不是所有的用户一开始都有一个较为明确的查询目标,一方面,由于缺乏良好的查询接口,用户不能准确地表达自己的查询请求,而搜索引擎又没有边查询边修正关键词的功能,用户无法通过不断细化或精确化查询词来达到准确表达自己需求的目的;另一方面,系统只负责将结果返回给用户,并:2007014:20070729:197E -m ai l tsg 0tnc .e du .cn.238　鲁东大学学报(自然科学版)第23卷　不关心用户对返回结果的选择或评价,不能充分利用用户的反馈信息来进一步提高系统性能.2　基于Multi2Agent的智能信息检索系统模型211　系统模型的体系结构 Multi2A gent技术是在分布式环境中,多个A2gent相互协作、相互通信共同完成某项任务,因此,它具有高度智能化、适应性强等特点.本文给出的基于Multi2Agent的智能信息检索系统模型设有界面Agent、预处理Agent、控制调度Agent、本地和远端搜索Agent及信息处理A gent(图1).所有Agent均由控制调度A gent统一调控来完成系统的功能,包括信息的检索和自动更新.图1　基于Multi2Agen t的智能信息检索系统模型212　系统模型的工作过程 基于Multi2Agent的智能信息检索过程主要包括以下三个阶段1 1)提交检索请求　界面Agent接收到用户提交的检索请求后,主动细化检索请求,并把细化后的结果交给预处理Agent. 2)规范化检索请求信息　预处理A gent接收到检索请求任务后,首先利用任务中关注领域、关键词、摘要等信息,到所有用户共有的知识库中查找曾利用过的相同领域、类似的关键词作为搜索条件的搜索案例.若在知识库中没有检索到所需案例,预处理Agent借助于Ont ology的相关知识[3],找出出现该关键词的各个领域以及在该领域下的关键词的含义.预处理Agent把搜索到的或者是经过Ontol ogy规范的信息提交给界面A2 ,与用户交互后,用户根据自己意图选择的信息再次反馈给预处理,由其把信息提交给控制调度 3)检索信息　(1)控制调度Agent接收到检索任务后,首先由本地搜索Agent搜索本地信息库和远端信息在本地的索引库,将检索到的信息反馈给界面Agent,界面Agent将信息以文档摘要的形式呈现给用户,供用户选择查看.(2)若本地搜索Agent没有检索到相关信息,则反馈给控制调度Agent的结果为空,此时,控制调度A2 gent派遣远端搜索Agent到I nte r net信息源上进行检索,这时分两种情况:一种情况是,远端搜索Agent到达的信息源有移动Agent平台,搜索A2 gent进行信息搜索处理,把搜索到的信息带回并存入临时文档库;另一种情况是,信息源上没有移动Agent平台,远端搜索Agent将在该信息源上获取页面信息并将其带回,存入临时文档库.(3)信息处理Agent将远端搜索Agent存放在临时文档库的信息进行压缩并存入本地信息库,以备将来其他用户使用;对存放的页面信息建立索引,格式化文档,保存到远端信息在本地的索引库中信息处理在信息库和索引库保存信息的同gentAgent Agent.. Agent　第3期高秀萍,等:基于Multi 2Agent 的智能信息检索系统模型研究239　时,把新文档信息反馈给界面Agent,界面Agent 与用户交互,完成整个检索过程. 为了提高信息检索效率,系统除了提供检索服务外,还提供信息的自动更新服务.控制调度Agent 并不总是等到用户提交检索请求时才派遣远端搜索Agent 到远程信息源上收集信息.首先,预处理Agent 定期从用户的检索申请以及所下载的文档中提取用户的偏好,统计出各个用户最关心的信息以及大多数用户关心的信息,然后把这些信息定时交给控制调度Agent,派遣远端搜索Agent 去搜索信息源上发生变化的信息,以更新本地信息库和远端信息在本地的索引库.213　系统中各个Agent 的功能描述 Agent 是指在分布式系统中持续自主地发挥作用的计算实体.系统中的各个Agent 具有通用的Agent 结构[4],这里只给出了界面Agent 和远端搜索Agent 的结构(图2,3),其他Agent 结构与界面Agent 结构相同.它们独立工作,分别承担不同的角色,互相协作共同完成检索任务. 1)界面Agent 不同用户的需求、偏好以及对计算机操作的熟练程度不同,需要提供有针对性的页面来保证信息输入的正确性与相关性,为此,设计界面Agent 作为一个中间件来连接用户和检索系统,根据用户需求提高系统的易用性和针对性,其结构如图2.界面A gent 的主要功能有,提供个性化的智能用户界面和提示,接受用户检索请求并细化之,提交用户检索请求给预处理A 2gent,保存用户简单文档文件,显示检索结果并反馈给用户.图2　界面Agent 的结构 2)预处理Agent 可能某些用户的检索请求具有很大的相关性或相似性,应该避免重复检索,以提高系统资源的利用率或减少检索时间,达到提高系统检索效率的目的;为了确保信息搜索的准确率和覆盖率,需要借助Ontol ogy 对检索信息进行分类、规范化描述等工作,因此,设置了预处理Agent .它的主要功能有,接受界面Agent 提交的检索请求;到知识库中查找相关或相似信息;借助Ont ol ogy 相关知识,对检索信息进行规范化处理;提交检索任务给控制调度Agent;从用户的检索申请以及下载的文档中提取用户的偏好;对检索到的异构数据进行统一格式化. 3)控制调度Agent 本文的检索系统为多Agent 的集中式体系结构,即Agent 之间的通信和控制模式的选取将影响到整个系统的性能.为了保持系统的一致性与协调性,实现资源的有效管理、控制和调度,设立了控制调度Agent .它是该系统的“司令部”,在系统中起核心作用其主要功能是,保存各的名称、通信地址、能力等状态信息;接收检索任务,在本地和远端搜索之间进行任务分配;协调整个系统的通信;收到检索结果并将其反馈给预处理Agent;定期派遣远端搜索Agent 到远端信息源上收集信息,更新本地信息库和远端信息在本地的索引库. 4)搜索Agent 系统实行信息检索类请求和信息收集类请求并行分布处理的方式,为此,设立了本地搜索Agent 和远端搜索Agent .本地搜索Agent 和系统中的其他Agent 有着相同的结构,远端搜索Agent 为移动Agent,它具有移动Agent 所具有的结构和特点[5](图3).接收到检索任务后,图3　远端搜索Agent 的结构图本地搜索和远端搜索独立进行,这样不用将大量的时间花费在网络传输上,节省了系统资源,提高了检索效率,同时保证了信息的即时性搜索2.Agent Agent.A240　鲁东大学学报(自然科学版)第23卷　gent 的主要功能是,接收检索任务,选择数据源;执行本地或远程搜索;带回搜索结果,过滤掉无法浏览的信息. 5)信息处理A gent 为了提高检索效率,减少信息搜索的网络传输量,设置了信息处理A 2gent .其主要功能是,调用相应的压缩算法对远端搜索Agent 带回存放在临时文档库的文档信息进行压缩,并把压缩的数据存入本地下载信息库;对存放在临时文档库的页面信息建立索引,格式化文档,存入到远端信息在本地的索引库;对远端搜索Agent 搜索到的新文档反馈给界面Agent ;对本地下载信息库进行管理,当新文档到来时,若发现下载信息库中的空间不足存储新文档,则删除长期未被使用的文档;对远端信息在本地索引库进行检索,定期根据本地用户的偏好取出所需的信息索引,同时根据原来已有的文档是否被删除来判断该信息索引删除与否. 系统中除了多个Agent 以外,还设置了知识库、Ont ology 库、本地信息库、远端信息在本地索引库以及临时文档库来存储相关信息.知识库主要存储用户I D 和E 2m ail 等个人信息、搜索案例(用户I D 、搜索I D 、属于的领域、关键词、返回的数据等)、用户偏好等;Ontol ogy 库存储领域集、关键词集以及本体的相关知识等;本地信息库和远端信息在本地的索引库主要存储远端搜索Agent 带回的并经过信息处理Agent 处理的搜索信息;临时文档库用来存储远端搜索Agent 从远端数据源搜索到的相关信息. 本文提出的检索系统模型采用了Multi 2Agent 系统结构及反馈机制,对接收到的检索请求,借助Ontol ogy 的相关知识进行领域分类和规范化描述,增强了语义匹配的准确性;信息检索时,系统设置了本地搜索Agent 和远端搜索Agent,在本地搜索没有发现结果时执行远端搜索,减少了信息在网络中的传输量,节省了网络资源;远端搜索主体为移动Agent,它支持低带宽和不可靠连接,能更好地适应复杂网络拓扑结构并能异步自动执行,提高了信息检索的效率和系统的可扩展性.Agent 的智能学习技术将用来改进搜索效率和提高搜索结果的相关性,在搜索结果成功地反馈给用户的同时,Agent 记录了用户的兴趣,并将其添加到知识库中,定期提取用户偏好,提高了系统的个性化服务水平.参考文献:[1]　Kingnff A 1Comparing Search Engines[J ]1Co mputer,1997,30(4):117—118.[2]　Selbe rg E,Et zioni O .M ulti 2Engine Search and Co mpa r 2is on U sing the Me taCra w l e r [C ]1Proc of the Fourth Wo rld W ide Web Conference ’95,Bo st on US A,1995.[3]　Ont ol ogy .http://w ww .c sie.cyut .edu .t w /T AA I2002/T AA I 2002PDF /Pa ra llel%20Sessi on(A )/A5%20Agent /A5-6.pdf[E B /OL ],[2006-05-25].[4]　张维明.智能协作信息技术[M ].北京:电子工业出版社,2002:24—25.[6]　张云勇.移动Ag ent 及其应用[M ].北京:清华大学出版社,2002:7—33.S tudy on System M odel of In telli gen t I n form a t i onRetr i eva l Ba sed 2on M u lti 2Agen tG AO Xiu 2ping 1,ZHAO W ei 2(11Library,21Net w o rk Center;Ludong Un i versity,Yantai 264025,China)Abstrac t:Because of the li m ita ti on which exists in the inf or ma tion retrieva l p r ocess,it πs p r oposed tha t intelli 2gent infor m ati on r e trieval model based 2on Multi 2Agent .Its syste m structure,workflow,function descri p ti on are given too.The syste m adopts syste m str uc tur e and f eedback m echanis m ofMulti 2Agent syste m.Each Agent co 2operates to finish inf or ma tion r e trieval task,m anif e st the char acte ristics of intellectua lizati on and individuality f f ,T f z y ff 2y 1K y M 2;f ;(责任编辑　司丽琴)o in or m ation retrieval e tc .hisw ill p r ovide ne w appr oach or reali ing the highl e ective intelligent retriev a l s ste m research e wor ds:ulti Agent intelligent in or m ati on retrieva l search engine。

基于Elasticsearch的搜索引擎系统设计与实现搜索引擎是当今互联网世界中不可或缺的重要组成部分，它为用户提供了快速、准确的信息检索服务。

而Elasticsearch作为一款开源的分布式搜索引擎，具有高性能、可扩展性强等特点，被广泛应用于各种搜索场景中。

本文将围绕基于Elasticsearch的搜索引擎系统设计与实现展开讨论，包括系统架构设计、数据索引与检索、性能优化等方面。

一、系统架构设计在设计基于Elasticsearch的搜索引擎系统时，首先需要考虑系统的整体架构。

一个典型的搜索引擎系统通常包括数据采集、数据处理、索引构建、搜索服务等模块。

其中，Elasticsearch作为核心组件负责数据的存储、索引和检索工作。

在系统架构设计上，可以采用分布式部署方式，通过多个节点构建集群，提高系统的可用性和扩展性。

二、数据索引与检索1. 数据采集与处理在构建搜索引擎系统之前，首先需要进行数据采集和处理工作。

数据可以来源于各种数据源，如数据库、日志文件、API接口等。

在数据采集过程中，需要考虑数据的清洗、转换和标准化工作，以便后续索引和检索操作。

2. 索引构建与优化一旦数据准备就绪，接下来就是构建索引。

在Elasticsearch中，索引是对文档进行结构化存储和检索的基本单位。

通过定义合适的Mapping和Analyzer，可以有效地构建出高效的倒排索引结构。

此外，在索引构建过程中还可以进行一些性能优化工作，如设置合适的分片数、副本数等参数。

3. 搜索服务实现搜索是搜索引擎系统最核心的功能之一。

通过Elasticsearch提供的RESTful API接口，可以实现各种复杂的搜索需求，如全文搜索、聚合统计、排序等。

同时，可以结合Elasticsearch提供的DSL语言编写查询语句，实现更加灵活和高效的搜索功能。

三、性能优化与监控为了保证搜索引擎系统的高性能和稳定性，需要进行一些性能优化和监控工作。

网络信息检索中常用检索模型分析曲佳彬【摘要】随着互联网的飞速发展,网络信息数量的迅猛增长,人们如何从浩瀚无边的数据海洋里寻找自己最需要的、优质的信息,变的极其重要.本文介绍了web环境下,信息检索模型在网络检索中的发展,以及几种常见的信息检索模型的应用与发展,最后总结出信息模型的发展状况.【期刊名称】《产业与科技论坛》【年(卷),期】2010(009)003【总页数】3页(P133-135)【关键词】网络信息检索;检索模型;互联网【作者】曲佳彬【作者单位】四川大学【正文语种】中文随着互联网爆炸式的发展，网络信息资源剧增，信息内容和信息载体日益多样化、复杂化，不仅涵盖各个领域各个学科的信息，而且表现形式复杂多样，可以说互联网已经成为了全球最大的资源库。

从而使www用户往往面临的问题不是信息太少，而是“信息过载”。

因此怎样快速、高效、经济的检索用户所需的信息成为了网络信息检索的热门课题。

面对互联网上海量的信息，如何对其进行过滤，从而提取出对自己真正有用的信息或者知识成为目前亟待解决的问题之一。

在传统的信息检索中，用户相关性完全由检索文本本身的内容决定，随着当今网络时代的飞速冲击，信息载体间的多元化，内容之间链接的非结构化，使得信息检索开始由单元的信息检索，向着信息资源元结构的方向发展，即网络信息检索的对象既是由一系列的超级链接链接起来的整体，同时信息载体的单元也进一步细分化、数字化和非结构化。

一、信息检索模型信息检索就是预测哪些文献相关，哪些文献不相关的问题，归根结底就是相关性的问题。

由于信息生产者、加工者、检索工具的开发者以及信息用户的检索习惯和知识结构都会导致信息检索障碍问题。

对信息模型的研究就是为了更好的处理信息的相关性，建立对相关性进行很好估算的模型，从而能提供更好的服务，也可以使用户得到满足，所以对信息模型进行研究能更好的处理信息的相关性，从而为信息用户提供更好的服务以满足其不断增强的信息需求。