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基于神经网络的搜索引擎 模型 构建研究 2020年 搜索引擎 页面结果都呈现异质化和二维模块化形式,对此,我们把实际搜索引擎 结果页面构建了一个神经网络框架,希望通过这个框架找出一种能把异质化和二维模块化结合在一起的展现信息模型 。在实验中,我们运用了深度神经网络手段,结果表明异质化和二维模块化语义相关性较弱,分析其主要原因应该是由于搜索引擎 的多模态结果内容过于复杂多变,很难用仅有的几个信息去展示它。关键词：神经网络 搜索引擎 基于整子多智能体的社会化搜索引擎 模型 及关键技术 搜索 服务的质量与体验具有重要意义。在此背景下，旨在利用社交网络数据优化搜索 结果，提...关键词：自适应机制 信息推荐 基于本体的网络安全个性化搜索引擎 模型 设计 2017年 搜索引擎 查找准确率低、检索效果差的问题,提出了基于本体的搜索引擎 .该搜索引擎 首先构建相关主题本体知识库,再利用网络爬虫下载网页内容和网页结构特征,并对内容进行智能识别,找出与本体相关内容识别为相关本体,通过与本体知识库内容对比,筛选特定的统一资源定位器(URL)地址及与计算机网络安全相关的本体,从而发现计算机网络安全相关信息,同时建立不同服务提供者之间的关联关系及服务提供者之间的层级关系,最后将抽取出的计算机网络安全信息存储到以本体为模型 创建的数据库中,并成为用户搜索 服务的最终数据来源.实验结果表明,本体可提高搜索引擎 的查准率,减少冗余信息,从而提高查询精度.关键词：本体 搜索引擎 个性化 网络安全 基于大学生网购体验的搜索引擎 模型 研究 搜索引擎 能为用户提供一个查找海量信息的快速入口。搜索引擎 的优化概念历经了网站内容优化、网站的外链接与内链接优化两个阶段后，开始进入搜索 者体验优化时期。搜索 者体验优化不局限于传统搜...关键词：大学生 用户研究 交互设计 搜索引擎模型 一种改进的分布式搜索引擎 模型 被引量：1 2014年 搜索引擎 存在的搜索 性能问题,从索引结构、查询算法方面改进了传统模型 .提出了一种非集中的高并行化搜索 模型 ,该模型 按照文档主题对索引分类,对较长的倒排记录表采用位图结构,利用多线程技术对索引节点实现并行搜索 算法(multi max score heap,MMSH).实验结果表明:改进模型 中的索引分类方法与倒排表结构的位图策略,能够增强Merge层查询的针对性,降低Merge层节点的CPU和内存开销;在倒排表不能完全存入内存情况下,MMSH算法能够实现高度并行化查询,其查询效率高于经典的term-at-a-time算法,缩短了平均查找时间,提高了系统吞吐量.索引分类、位图结构以及并行查询算法能够避免查询的盲目性,改善了分布式搜索引擎 的性能.关键词：并行搜索 一种基于时间感知的搜索引擎 模型 被引量：1 2013年 搜索引擎 在处理许多具有时间属性的查询时还不尽如人意。通过引入基于时间感知的用户查询理解、索引结构和页面排序算法,提出一种基于用户查询日志挖掘的时间感知搜索引擎 模型 ,来克服当前主流搜索引擎 在处理具有时效性查询时存在的不足。在真实的Web环境下广泛进行的实验结果表明了该模型 的有效性。关键词：搜索引擎模型 页面排序 基于本体的垂直搜索引擎 模型 研究 搜索引擎 技术就成为了人们获取网络信息资源的重要途径，它的重要性深入人心...关键词：本体 领域本体 垂直搜索引擎 查询扩展 基于多本体的智能搜索引擎 模型 研究与实现 搜索 的需求越来越多迫切。如何在海量的网页数据中准确、迅速找到用户期望的结果,越来越成为搜索引擎 领域热点问题。传统的基于关键字匹配的搜索引擎 技术显然已经不能够满...关键词：多本体 搜索引擎 语义标注 语义检索 数字文献中特殊实体的增强型WEB搜索引擎 模型 2013年 搜索引擎 模型 ,能基于语义自动抽取文档中的实体名称、结构及关系并生成索引,通过Google和Yahoo!等常用免费搜索 工具即可完成文献检索。实验表明该系统具有较好的客观性、准确性和全面性。关键词：搜索引擎 数字资源 网页搜索 信息提取 基于生物记忆原理的个性化搜索引擎 模型 2012年 搜索引擎 模型 ,根据记忆原理的基本模型 与记忆元的转化关系生成相应的记忆模块,将该模块应用到搜索引擎 模型 中。建立了记忆模块页面记忆的数学更新模型 并进行编程实现。鉴于系统存储容量的限制及一些访问过的页面利用率低的情况,对记忆存储库进行实时的更新。跳跃步数的设定使得该模型 更具有灵活性,可根据用户需求设置跳跃步数。实验证明该模型 能满足用户个性化的需求,提高搜索 效率。关键词：记忆原理 搜索引擎 遗忘
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