联合贝叶斯推理与遗传算法的主题信息搜索策略

发布时间：2017-10-27 12:36

  本文关键词：联合贝叶斯推理与遗传算法的主题信息搜索策略

  更多相关文章： 搜索引擎 搜索策略 贝叶斯推理 遗传算法

【摘要】：为提高大数据环境下主题信息搜索的准确率和查全率,提出了将贝叶斯推理与遗传算法相结合的搜索策略.利用贝叶斯推理对文档的主题相关度进行了计算,并结合遗传算法对搜索过程进行启发式引导,同时引入差异度参数,在Heritrix框架基础上,利用集成开发环境Eclipse 3.3实现了相应功能.实验结果表明:搜索策略改进后的系统抓取主题页面所占比例与原系统相比有较大提高.
【作者单位】： 中南民族大学图书馆;
【关键词】： 搜索引擎 搜索策略 贝叶斯推理 遗传算法
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(ZZQ10011)
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 随着大数据时代的到来,快速、准确的高性能搜索引擎是下一代互联网面临的挑战之一[1].主题信息搜索引擎专注于特定主题,更新速度快,且能够提供给用户更专业更人性化的检索结果,已成为研究的热点.在主题信息搜索系统中,搜索策略是影响系统性能的关键,常用的主题搜索策略有:基于

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 刘喜文;郑昌兴;王文龙;汤刚强;;构建数据仓库过程中的数据清洗研究[J];图书与情报;2013年05期

2 许明;吴建平;杜怡曼;谢峰;肖云鹏;;基于三部图的路网节点关键度排序方法[J];北京邮电大学学报;2014年S1期

3 张胜;;谱聚类在图像识别中的应用[J];安徽电子信息职业技术学院学报;2014年02期

4 李栋;徐志明;李生;刘挺;王秀文;;在线社会网络中信息扩散[J];计算机学报;2014年01期

5 朱静宜;;基于中介中心度的微博影响力个体发现[J];计算机应用研究;2014年01期

6 赵之滢;于海;朱志良;汪小帆;;基于网络社团结构的节点传播影响力分析[J];计算机学报;2014年04期

7 杨博;陈贺昌;朱冠宇;赵学华;;基于超链接多样性分析的新型网页排名算法[J];计算机学报;2014年04期

8 周东浩;韩文报;;DiffRank:一种新型社会网络信息传播检测算法[J];计算机学报;2014年04期

9 谢浩;孙伟;;基于段落-句子互增强的自动文摘算法[J];计算机科学;2013年S2期

10 丁兆云;贾焰;周斌;唐府;;社交网络影响力研究综述[J];计算机科学;2014年01期

中国博士学位论文全文数据库 前9条

1 李朋;异构信息网络分析模型及其应用研究[D];重庆大学;2013年

2 陈浩;Web搜索的用户兴趣与智能优化研究[D];中南大学;2012年

3 张勇实;基于链接相似性分析的WEB结构挖掘方法研究[D];哈尔滨工程大学;2012年

4 吴共庆;基于标签路径特征的Web新闻内容抽取研究[D];合肥工业大学;2012年

5 曾雪;在线社交网络用户的分类及采样研究[D];电子科技大学;2013年

6 张金松;基于引文上下文分析的文献检索技术研究[D];大连海事大学;2013年

7 龚家瑜;基于数据挖掘的药物靶标发现方法研究[D];华东理工大学;2013年

8 廉捷;基于用户特征的社交网络数据挖掘研究[D];北京交通大学;2014年

9 布凡;文本信息度量研究[D];清华大学;2013年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 张涛;Web教学资源采集中超链接可采集度评价研究[D];南京师范大学;2013年

2 马桂香;评论文本的多方面观点挖掘研究[D];北京交通大学;2013年

3 刘文君;基于膜计算优化算法的语义主题爬虫研究[D];西华大学;2013年

4 舒昕;基于社会网络分析的Web社区发现[D];兰州交通大学;2013年

5 王良伟;面向垂直搜索引擎的主题爬虫方法研究[D];重庆大学;2013年

6 刘闽;基于知识迁移的网络舆论多维度识别系统的设计与实现[D];哈尔滨工业大学;2013年

7 王梅;随机游走图像分割算法的研究[D];北京工业大学;2013年

8 张志超;基于Hadoop的双语语料采集系统[D];哈尔滨工业大学;2013年

9 宣慧明;基于交流平台QA系统的专家发现[D];南京师范大学;2013年

10 杨平;微博网站中面向主题的权威信息搜索技术研究[D];北京工业大学;2013年

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 滕皓,刘刚,蔡卫东,宗希章;结合贝叶斯推理技术的改进决策树研究[J];山东建筑工程学院学报;2003年03期

2 龚亚信;杨宏文;胡卫东;郁文贤;;粒子滤波连续帧图像中弱目标检测前跟踪的机理研究[J];中国图象图形学报;2010年02期

3 张晓健;廖开际;;移动协作学习的上下文感知模型研究[J];计算机应用与软件;2010年12期

4 范晶晶;胡波;冯巍;;基于贝叶斯推理时空交互式多视角目标跟踪[J];光电工程;2011年02期

5 张浩;蔡晋辉;黄平捷;周泽魁;;基于贝叶斯统计推理的复杂场景边缘检测[J];华南理工大学学报(自然科学版);2007年09期

6 温静;李洁;高新波;;基于增量张量子空间学习的自适应目标跟踪[J];电子学报;2009年07期

7 严超;王元庆;李久雪;张兆扬;;AdaBoost分类问题的理论推导[J];东南大学学报(自然科学版);2011年04期

8 李锋;王勇军;;贝叶斯网在软件项目管理中的应用[J];计算机应用与软件;2008年02期

9 杨进;杨杰;王芳林;;一种改进的红外多目标跟踪算法[J];上海交通大学学报;2009年03期

10 金乃高;殷福亮;陈U，

本文编号：1103536