基于关键决策方法的站内搜索研究与实现

发布时间：2018-06-02 02:02

本文选题：搜索引擎 + 数据挖掘　；参考：《微电子学与计算机》2010年08期

【摘要】：通过对站内搜索的设计分析和实现,以及对网页排序算法的研究,充分挖掘网页数据,提出了新一代站内搜索的关键决策方法.利用任务分解扩展爬虫,利用综合倒排文件和快速排序方法进行站内网页决策性排序,建立新式站内搜索,并应用于实际.满足了中小型网站的需求,充分挖掘了其站内数据,提升了客户访问量.
[Abstract]:Through the design analysis and implementation of the in-station search and the research on the sorting algorithm of the web pages the paper fully excavates the web page data and puts forward the key decision-making method of the new generation of in-station search. Using task decomposition to extend crawler, synthesizing inverted files and quick sorting method to make decision ranking of web pages, a new type of in-station search is established and applied to practice. Meet the needs of small-and-medium-sized websites, fully excavate its site data, enhance customer traffic.
【作者单位】：新疆大学软件学院;河南省科学院应用物理研究所;
【分类号】：TP391.3

【二级参考文献】