基于元搜索的住房信息搜索系统的设计与实现

发布时间：2022-01-02 12:04

　　随着国际互联网规模的超高速扩张,用户越来越难以在这些巨量的Internet上发现所需信息。而搜索引擎恰恰解决了该问题。本文的工作主要集中在研究基于元搜索引擎的住房信息搜索技术,主要工作如下：1、介绍了搜索引擎和元搜索引擎技术技术如搜索引擎的产生、发展与体系结构等。阐述了搜索引擎的发展和系统结构,对其搜索、索引和检索及其技术进行了深入研究；对Apahce全文检索开发包Lucnee进行了剖析,研究了Lucene系统的组织结构、特点、数据流和索引数据库的文件结构,对Lucene的重要包进行了分析。重点分析了元搜索引擎技术与评价体系。同时介绍了住房信息模型、成员搜索引擎的选择策略等内容。2、针对住房信息领域提出了住房信息向量模型,对模型的构建、结构与组织进行了深入研究,并给出了检索需求的转换算法。3、提出了住房信息元搜索引擎的成员选择策略,提出了成员搜索引擎的特征评价方法,并给出了住房信息向量模型计算成员引擎相关度,再通过相关度算法合理选择。4、通过对住房搜索引擎主要技术的研究,设计并实现了一个住房信息搜索引擎系统。分析了系统的需求,提出了系统框架和结构。对各子系统如信息搜索子系统、索引子系统... 

【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：57 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 课题背景
    1.2 研究的目的和意义
    1.3 国内外发展现状
    1.4 论文主要工作内容和组织结构
第2章 相关技术综述
    2.1 搜索引擎技术
        2.1.1 产生与发展
        2.1.2 搜索引擎的主要技术
    2.2 元搜索引擎技术
        2.2.1 元搜索引擎的产生与特点
        2.2.2 元搜索的体系结构
    2.3 中文分词技术
        2.3.1 一元分词和二元分词
        2.3.2 机械分词
        2.3.3 基于理解的分词
    2.4 本章小结
第3章 住房信息向量模型
    3.1 专题信息向量模型
    3.2 住房信息向量模型的构建
        3.2.1 住房信息向量模型的结构
        3.2.2 住房信息向量模型的更新
    3.3 住房信息向量空间模型
    3.4 本章小结
第4章 成员搜索引擎的选择方法
    4.1 选择策略
    4.2 成员引擎的评估体系
        4.2.1 评估的内容
        4.2.2 基于住房信息向量模型的成员引擎评价
    4.3 成员搜索引擎的选择策略
        4.3.1 成员搜索引擎的关联度
        4.3.2 成员搜索引擎的领域向量化选择
    4.4 本章小节
第5章 系统的分析与设计
    5.1 系统的设计目标及原则
    5.2 中文分词策略
    5.3 体系结构
    5.4 本章小结
第6章 住房信息检索系统的实现与测试
    6.1 系统的开发平台
    6.2 住房信息向量模型的实现
    6.3 查询关键词的处理
    6.4 搜索结果项的设计
    6.5 系统的测试
    6.6 本章小结
结论
参考文献
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]元搜索引擎的现状与发展[J]. 原福永,梁顺攀.  计算机工程与设计. 2005(12)
[2]个性化高效元搜索引擎的设计与实现[J]. 胡亮,许永诚,高文,胡利平.  计算机工程与设计. 2005(04)
[3]中文元搜索引擎万纬搜索探讨[J]. 葛驰.  情报杂志. 2005(04)
[4]面向主题元搜索引擎的设计与实现[J]. 王津涛,兰皓.  计算机工程. 2005(07)
[5]基于个性化服务的元搜索引擎模型[J]. 钟智,黄发良.  河北理工学院学报. 2005(01)
[6]元搜索引擎的发展悖论及建议[J]. 王雁杰.  情报杂志. 2004(07)
[7]基于Agent的元搜索引擎的研究与设计[J]. 陈俊杰,薛云,宋翰涛,陆玉昌,余雪丽.  计算机工程与应用. 2003(10)
[8]智能型元搜索引擎的设计与实现[J]. 刘丽,孙燕唐.  计算机工程. 2003(06)
[9]Internet上的搜索引擎和元搜索引擎[J]. 彭洪汇,林作铨.  计算机科学. 2002(09)
[10]基于扩展角分类神经网络的文档分类方法(英文)[J]. 陈恩红,张振亚,合源一幸,王煦法.  软件学报. 2002(05)

博士论文
[1]基于本体论的个性化和社会化元搜索引擎的研究[D]. 李强.浙江大学 2006

硕士论文
[1]基于模糊聚类的个性化搜索引擎的研究[D]. 董晨.福州大学 2005



本文编号：3564143