基于量子遗传克隆挖掘的Web搜索策略

发布时间：2018-07-07 14:16

  本文选题：搜索引擎 + Web搜索　； 参考：《广西师范大学学报(自然科学版)》2009年01期

【摘要】：随着互联网的迅速发展,网络规模不断扩大,信息储量急剧增长,Web搜索引擎技术越来越得到广泛地应用。针对用户越来越难以迅速精确地检索到所需信息的现状,提出一种应用于Web搜索的量子遗传克隆选择算法。该算法通过克隆、高斯变异以及量子交叉等操作对可行解进行搜索,提高了算法的全局寻优能力。通过实验结果分析得出,在Web搜索中该算法比传统的搜索方法具有更明显的优势。
[Abstract]:With the rapid development of the Internet, the scale of the network continues to expand, and the rapid increase of information reserves. Web search engine technology has been more and more widely used. In view of the fact that it is more and more difficult for users to retrieve the required information quickly and accurately, a quantum genetic clone selection algorithm for Web search is proposed. The algorithm searches the feasible solutions by cloning, Gao Si mutation and quantum crossover, which improves the global optimization ability of the algorithm. The experimental results show that the algorithm has more obvious advantages than the traditional search method in Web search.
【作者单位】： 南昌大学计算机技术工程研究所;广西财经学院计算机与信息管理系;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(60762005) 江西科技支撑计划资助项目(2007ZD03700,070002)
【分类号】：TP391.3

【参考文献】

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【共引文献】

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