智能搜索引擎在网络教育中的应用

网络教育的最大优势是基于开放、共享的教育资源,而现在网络教育面临的是海量和纷繁复杂的教育资源,如果让学生能在其中查询到自己所需要的知识,就必须开发出一种更智能化、个性化的信息检索工具———智能搜索引擎。本文提出了一种运用于网络教育资源环境中的智能搜索引擎模型,并对其体系结构进行研究和探讨。     

搜索引擎技术及其发展前瞻

通过对搜索引擎各构成部分工作机理的剖析，比较分析了目前各种搜索引擎的优点和不足之处，并对搜索引擎的技术发展趋势提出了一些看法。     

网格搜索引擎技术研究

网格中有许多可利用的资源，网格系统的可用性依赖于搜索引擎的搜索能力。首先介绍了网格资源管理和传统的搜索引擎技术，然后在P2P搜索引擎技术的基础上，提出了一种更加有效的网格搜索引擎技术——网格对等搜索。     

多元搜索引擎中搜索代理的实现

多元搜索引擎能够有效利用多个搜索引擎的搜索与集成资源能力.搜索代理是其中一个核心组件.在介绍多元搜索引擎的基本结构的基础上,分析了搜索代理的作用,给出了采用Socket编程方法的实现代码.     

基于Agent的搜索引擎智能个性化设计

随着互联网上信息数量的激增,信息搜索技术面临着越来越大的挑战.传统的搜索引擎很难满足用户个性化的需求,因此将人工智能技术的研究成果引入到搜索引擎之中便成了不可避免的一种趋势.在传统搜索引擎的基础上,笔者提出了一种基于多Agent协作的智能搜索引擎模型,并将多种智能技术或算法引入到该引擎的研究之中,从而得到一个符合个性要求的高效的证券专业领域搜索引擎系统.将该系统运用到其他专业领域,同样可以取得很好的查询效果.     

浅谈人工智能的应用与发展

介绍了人工智能的概念及其目前发展概况,对人工智能的几种类型及应用,如:专家系统智能系统、知识管理、神经网络以及智能体等作了简要的介绍。并对人工智能在21世纪的发展前景进行了分析。     

智能搜索引擎在知识管理系统中的应用

用户在搜索引擎上进行信息查询时,并不关注返回结果的多少,而是看结果是否和自己的需求吻合。对于一个查询,传统的搜索引擎动辄返回几十万、几百万篇文档,用户不得不在结果中反复筛选。智能搜索技术,采用了先进的＂模式识别＂方法,可以根据单词或词语的使用和出现频率来识别不同文本在上下文环境中自己产生的模式。通过判断一条非结构化信息中的一种模式优于另一种模式,可使计算机了解一篇文档与某个主题的相关度。利用这种方法,可以抽取文档中的文本要素,自动识别文本的概念然后对该文本进行自动操作。这种创新的高性能模式识别算法提供了精确的文本上下文分析和概念抽取,可对信息自动分类和相互链接,从而提高信息检索的效率。     

网络信息检索与智能化搜索引擎

本文通过分析网络信息检索的现状及检索工具的发展趋势，提出未来网络搜索引擎技术将与智能代理技术相结合，开发出新一代的智能化搜索引擎，以适应形势与需求。     

人工智能技术在智能建筑中的应用研究

本文基于人工智能技术的发展,介绍了智能建筑的发展和人工智能技术在智能建筑中的应用,并提出了目前还存在的问题。     

人工智能及其在机械工业中的应用

论述了人工智能（包括专家系统和人工神经网络和智能混合系统）的发展和原理及其在机械工业中的应用。     

基于非确定图灵机的中文搜索引擎研究

随着Internet用户对Web信息资源需求的增加,搜索引擎技术得到迅猛的发展.针对目前中文搜索引擎大多采用基于关键词精确匹配（Accurately matched）的低智能性问题,提出一种基于非确定图灵机NTM（Nondeterministic Turing Machine）智能中文搜索引擎系统,简要介绍了非确定图灵机的基本知识,详细叙述了该搜索引擎的系统架构,系统实现的基本原理和算法.实验数据结果表明,基于非确定图灵机智能中文搜索系统在查询结果的准确性和智能性明显高于现有的搜索系统.     

排序融合算法在校园网搜索引擎中的应用

网页排序技术是搜索引擎的核心技术之一. 校园网搜索引擎是指以一个校园网内的Web网页为搜索内容的搜索引擎. 由于校园网相对于互联网和内联网的特殊性,各种启发式条件对校园网网页排序优化的影响及排序融合技术在校园网搜索引擎的作用是研究的重点. 实验结果表明各个启发式条件的影响和实验数据集有关,而不同启发式条件组合经过排序融合后所获得的查全率差别很大(2%～48%). 查全率大于35%的启发式条件组合至少包含4个启发式条件,即校园网搜索引擎的排序需要依据数据集综合考虑多个启发式条件的排序结果. 排序融合技术是校园网搜索引擎具有良好的查全率的必要技术之一. 基于排序融合技术的网页排序模块已经应用于清华大学校园网搜索引擎中.     

基于自然语言查询的搜索引擎模型

阐述了目前网络上的搜索引擎主要是基于关键词索引查询技术而设计的,这种技术的搜索范围很大,但由于关键词难于表达丰富的概念和用户信息需求中的丰富语义,导致查准率很低。以语义W eb和基于语义的网络信息检索技术为理论根据,从克服目前信息组织和信息检索的矛盾出发,用XML/RDF作为语义描述、组织、存储、查询的工具,试图在未来搜索引擎发展方面做一些尝试性的研究,提出了一个基于自然语言查询的搜索引擎模型。     

个性化搜索引擎与Web挖掘技术

Web挖掘技术是将传统的数据挖掘技术与Web技术相结合。本文分析了与Web挖掘有关的几个重要问题,并详细论述了web挖掘在个性化搜索引擎中的应用。     

搜索引擎Google的体系结构及其核心技术研究

Google采用了并行,索引桶,数据压缩,PageRank算法等的技术,建立了复杂的体系结构,包括网络爬行机器人crawler、知识库Repository、索引系统(包括索引器indexer,桶barrels,文件索引等)、排序器Sorter和搜索器Searcher五个部分.Google的rank系统综合了词频,类型,相邻度,网页重要性等因素.其中最值得一提的是计算网页重要性的PageRank算法,它把文献检索的引用理论应用到Web中,即一个网页有很多网页指向它,或者一些重要的网页指向它,则这个网页很重要.PageRank算法大大提高了检索效率.     

Web搜索引擎中Mobile Agent动态路由问题研究

随着Internet的发展,Web上大量、分布、动态的信息导致了"信息过载",传统搜索引擎面临严峻的挑战。目前对MobileAgent系统的理论与应用研究已成为一个热点前沿课题。本文对Web搜索引擎中MobileAgent动态路由问题进行了研究。     

基于MAS的自适应智能搜索引擎的研究

随着网络信息资源的迅速增加和实时更新,准确、快捷地获取自己所需要的有用信息是现代网络信息检索技术需要解决的主要问题。本文介绍了一种基于MAS(Multi-Agent System)的自适应智能搜索引擎系统,MAS为每个Agent指派了不同的功能,其中学习Agent能够很好地对用户的兴趣进行自适应学习,过滤Agent对反馈给用户的信息进行了过滤,既保证了查全率,又提高了检索结果的查准率。     

XML搜索引擎技术的实现与探讨

如何高效利用网络资源一直是人们关注的焦点。XML可扩展性标记语言不仅支持自定义标记,还能表达语义,因而为提高网络搜索的准确性提供了可能。文章主要介绍了基于XML可扩展标记语言搜索引擎技术实现的核心部分——索引数据库的建立和查询,并提出了现行网络环境下的XML搜索引擎模型。     

主题网关与搜索引擎的比较分析

本文阐述了搜索引擎和主题网着的工作原理,并对这两种搜索方式进行了比较分析。     

基于Lucene的搜索引擎在远程教育平台中的实现

在现代远程教育平台上应用一个好的搜索引擎可以使用户高效的搜索到自己需要的资料．本文简要介绍了基于Java的全文检索包Lucene，然后介绍了为了对课件资源库中各种类型的文档进行搜索而基于Lucene开发的搜索引擎．