基于Web页面平均质量的Web搜索模型和优化算法

发布时间：2018-03-02 20:19

  本文选题：搜索引擎　切入点：Web搜索　出处：《计算机应用》2009年04期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对Web搜索引擎的特点,提出了一种基于量子遗传克隆挖掘(QGCMA)的搜索策略。该算法将用户的查询描述为Web页面的平均质量,并通过克隆,变异,交叉的操作获取具有高亲和度的抗体(Web页面)。通过实验结果分析得出,在Web搜索中该方法比标准的遗传算法(GA)具有较明显的优势。
[Abstract]:According to the characteristics of Web search engine, a search strategy based on Quantum genetic Clone Mining (QGCMA) is proposed. Through the analysis of the experimental results, it is concluded that this method has obvious advantages over the standard genetic algorithm (GA) in Web search.
【作者单位】： 重庆工学院计算机科学与工程学院;
【分类号】：TP393.092

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1558021