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基于分类的搜索引擎设提出

作者:未知 来源:月光软件站 加入时间:2005-2-28 月光软件站

由于internet信息的爆炸性增长,如何有效的帮助internet用户快速,准确的找到需要的信息成为一个有重要显示意义的问题。目前,这方面的帮助主要来自搜索引擎。虽然通过各种技术,如各大搜索引擎提供商使用的页面排序算法,可以尽量使“重要”的页面出现在返回结果的前面,但由于用户职业,兴趣,年龄等各方面的差异,很难让所有的用户都接受服务商给出的重要性顺序。另外,统计显示,用户一般不会在结果集中向后翻超过五页。所以,在目前的搜索和查询结果集展示方式下,搜索服务质量很难在有大的提高。

设想一下,要是查询结果能以一定的类别层次组织,让用户能方便的选择查看结果的类别,搜索服务的质量将发生质的飞跃!解下了的问题是,怎样确定类别层次?怎样确定文章所属的类别?一般的做法是,先根据经验定出静态的类别层次,让后通过网页内容的语义分析确定其所属类别。这样做存在诸多问题:由于类别层次是静态的,所以对文章的归类可避免会出现限制,使某些网页没有合适的类别可放;另外,目前的自然语言理解等语义分析技术准确度不高,系统消耗过大。由于网页数量的海量性质,所以每个网页都需要很高的处理消耗是不能接受的。

我们的想法是,在蜘蛛获取网页的同时,获取网页所属的类别层次信息。这个类别信息是网页发布者给出的,无疑是最权威的。另外,这样使类别的获取同步于网页获取,并不需要太多额外开销。当然,他也存在较多的技术难点:由于html语法的松散,难以用通用的方法获取所有网站的结构和类别层次信息;各网站的类别层次是不同的,如何动态整合各网站的类别层次树,以统一的方式返回给用户等,都是非常困难的问题。


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