元搜索引擎的调度策略研究

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元搜索引擎的调度策略研究作者:孟文杰学位授予单位:中国石油大学(华东)相似文献(10条)1.学位论文李鹏元搜索引擎调度策略的研究及其关键技术2004该文介绍了元搜索引擎的基本概念,讨论了影响元搜索引擎查询性能的几个方面的因素,并对影响元搜索引擎性能的成员搜索引擎的调度策略进行了深入研究,在此基础之上介绍了有关元搜索引擎的总体设计和关键技术.在对元搜索引擎调度策略的研究中,结合现有元搜索引擎的调度策略,分析各种调度策略的优缺点,在此基础之上实现了决策树和遗传算法的调度策略.通过实验比较了决策树和遗传算法这两种调度策略的性能.并分析了决策树调度策略的不足,提出了对决策树调度策略的改进方法,该方法将遗传算法中变异思想应用在了决策树调度策略中,弥补了决策树调度策略的缺点.在元搜索引擎的用户接口模块实现了显式分类,并且应用了用户反馈和投票机制.该文对影响元搜索引擎的成员搜索引擎返回结果时间进行了实验,确定了合适的成员搜索引擎返回结果时间.通过实验,证明了基于改进的决策树调度策略对元搜索引擎查询时间、查全率、查准率有显著提高.最后文章给出了系统的扩展.2.期刊论文李村合.孟文杰.LICun-he.MENGWen-jie基于分类评价的元搜索引擎调度策略-计算机工程与设计2008,29(5)元搜索引擎的调度策略研究如何选择贴近需求的成员搜索引擎组合,以较小的资源耗费,帮助用户获得较高的查询质量.提出了一种基于检索术语分类的评价方法,根据成员搜索引擎的查全率、查准率和平均响应时间,量化其查询性能,然后根据评分高低,为每个分类的查询请求分配合适的成员搜索引擎组合.为该调度策略设计了实验系统,并对实验结果进行了分析与对比,结果表明,该调度策略有效地提高了查准率.3.期刊论文徐科.黄国景.崔志明.XUKe.HUANGGuojing.CUIZhiming元搜索引擎中基于用户兴趣的个性化调度模型-清华大学学报(自然科学版)2005,45(9)元搜索引擎的调度策略是研究元搜索引擎如何为用户选择数量合适并贴近用户查询需求的成员引擎,以较小的资源耗费,帮助用户获得较高的查询质量.该文提出了基于兴趣分类采样的成员引擎特征表示的方法和基于用户兴趣的成员引擎个性化调度算法.调度算法根据用户的兴趣计算出各成员引擎与用户查询的相关度,为用户选择最具有潜在有用的多个成员引擎来为用户提供查询服务.实验表明,该模型提高了用户的检索效率和质量.4.学位论文梁顺攀一种并行元搜索引擎的设计及相关问题研究2005本文针对现有元搜索引擎的局限性,改进了一个并行元搜索引擎的框架,并探讨其内部的各个模块的具体功能、各模块的相互调用关系、系统性能的评价与系统的应用前景。成员搜索引擎调度技术是元搜索引擎的技术核心,本文提出了一种通过基于搜索引擎性能评价的搜索引擎调度策略。面对着各成员搜索引擎不同的参数入口,本文在抽取其它搜索引擎语法的基础上,形成了一个统一的规范语法。针对一般元搜索引擎返回的信息相关性差,与用户最相关的信息不一定排列在前面,本文改进了基于文摘/位置的加权排序算法。并且对该算法进行评价。最后,本文还提出了一个快速的“死链接”检测算法,并描述了无效链接检测的过程。5.学位论文刘炜智能元搜索引擎中个性化模式库的研究2007元搜索引擎具有建立在独立搜索引擎之上的特性,能够为用户提供更好的检索帮助,从而近年来获得了较为广泛的应用。但是随着时代的发展,人们需要元搜索引擎能为每个用户提供“量身定制”的个性化服务,并且更进一步期望含义模糊的检索要求能够得到有效服务,以帮助用户廓清其真实的检索需求。针对这两个问题,本文首先围绕元搜索引擎、个性化模式、推理等一系列相关内容深入进行了研究综述;接着在分析了一般元搜索引擎模型的基础上,设计了一个基于.Agent的智能元搜索引擎模型(M.Meta-searchEngine,MMSE)并研究了一些主要实现技术;然后针对用户的个性化、智能化检索需求,从理论上给出一种树图和基于本体的模式空间图的两层概念层次表示的个性化模式库建模方法,并且研究了模式库的建立与更新算法;随后为满足用户特殊的模糊检索需求,提出了建立在个性化模式库基础上的一种推理机制,给出推理算法并进行了理论分析;最后为了体现上述工作对信息检索的重要作用,设计了本系统的分类逐层深入检索交互界面原型。本文的创新性尝试主要有:1)在对现有元搜索引擎一般结构深入分析的基础上,设计了一个基于Agent的智能元搜索引擎模型(MMSE),该模型具有一定的实用价值;研究了一种基于搜索引擎知识库的新的成员搜索引擎调度策略,依据收集并储存于基于特征词条的权值向量矩阵等结构中的各引擎重要信息来进行成员搜索引擎的调度选择;在基于概率模型的基础上,研究了分类相关度排序法,分类思想的使用不仅能使用户更快地找到所需信息,还便于系统收集用户反馈信息,并由此设计了分类逐层深入检索交互界面原型。2)提出了一种树图和基于本体的模式空间图的两层概念层次表示的模式库建模方法。树图的初始值是依据杜威十进分类法,并对其做丁扩展的基础上而来,从树图中查找以选择模式空间图,能使系统整体上有一个提纲挈领的作用;深入研究了基于本体的模式空间图,在空间图中建立本体节点,并引入区间值模糊集理论,给出节点的本体表示及一系列相关的定义与公式,构建了相应的数学模型。这种建模方法对改进传统树型建模的不足有一定益处,更利于建立、使用和完善用户个性化模式。最后提出了模式库的建立与更新算法,设计了一系列相关的数据结构和隶属函数,理论和实验分析证明该算法具有正确性、有效性并且复杂度低的特点。3)提出了建立在个性化模式库基础上的一种推理机制以及个性化模式库的推理算法。个性化模式的全体构成了用户信息检索时的行为背景,从心理学以及人工智能角度的分析支持了该背景提法对推理用户真实检索需求具有可行性。推理机制是为了解决用户的一些特殊需求(比如用户对检索需求认识不清等)而提出的,理论分析证明了该算法具有正确性、有效性并且复杂度低的特点。本文在教育部科技研究重点项目“基于Agent的个性化Web信息检索技术的研究”、以及两项山西省自然科学基金项目“个性化Web信息检索及其代理技术的研究”和“图像情感语义的本体描述方法研究”的支持下,选择了元搜索引擎的个性化与智能化作为研究内容,针对每一个用户的独特信息需求进行有针对性的服务,满足用户的个性化、智能化检索需求,从而提供和完善一种合理的信息服务方式,对充分利用Internet上的资源进行信息检索,提高资源的利用率和检索的效率,实现信息时代人们的个性化需求,具有重要的理论意义和实用价值。本文研究的内容是信息检索的发展趋势和热点方向,故具有一定的前沿性与创新性。6.期刊论文毛佳.康慕宁.MAOJia.KANGMu-ning元搜索引擎的个性化调度算法-微处理机2008,29(6)元搜索引擎的调度算法是研究如何从庞杂的独立搜索引擎中选择出与查询字串相关度最高、与用户的查询需求最贴近的合适数量的独立搜索引擎.现在,在原有的元搜索引擎调度算法基础上,提出了一种个性化调度算法.该算法根据用户兴趣类对所有独立搜索引擎进行文档分类,然后根据用户查询串所属的兴趣分类,计算出查询串与该分类下文档的相关度这一调度算法的主要影响因素,再结合成员搜索引擎的平均响应时间性能评价,返回结果数量,以及以用户反馈为基础的用户兴趣度经验,计算出独立搜索引擎的排序,从而实现个性化的调度.7.学位论文王红霞个性化元搜索引擎的关键技术的研究与设计2007在这个信息爆炸的年代里,快速地、有效地在Internet上查询信息是一项艰巨的任务。搜索引擎增强了人们定位和收集信息的能力,但现有的搜索引擎在搜索效率、信息维护、信息重复、网络及站点负载等方面还存在着很多不足,研究开发功能强大、覆盖面广、接口友好、返回信息准确的网络搜索引擎已成为亟待解决的课题。元搜索引擎正是满足这种需求的产物,元搜索引擎技术是一种集成搜索引擎技术,它主要通过成员搜索引擎选择、文本选择、结果融合三个主要步骤来完成信息检索任务,如果系统策略设计得当,成员搜索引擎选择方法合适,那么相对于独立的传统搜索引擎来说,元搜索引擎一般可以达到更高的搜索覆盖率和更好的查询效果。但是元搜索引擎也会面临与传统搜索引擎一样的问题,就是不能对用户进行个性化分析和提供相应的有针对性的服务,而且如果系统的集成策略设计地过于简单和机械化,则元搜索引擎多数情况下并不会取得更好的信息检索效果。本文针对现有元搜索引擎的局限性和当前用户的个性化需求,以用户兴趣模型为基础,提出了实现用户个性化搜索的相关算法。本文主要的研究工作如下:(1)分析了个性化搜索的特点,研究了用户模型及基于用户模型的学习方法。(2)提取用户兴趣主题特征,分析出用户搜索的兴趣类,这些兴趣类为成员引擎个性化调度和结果合成处理提供了依据。(3)提出了基于用户兴趣的成员引擎个性化调度算法。(4)提出了基于个人兴趣的搜索结果过滤算法。最后,本文结合实际实现了一个个性化元搜索引擎实验系统,并对文中提出的算法进行了实验和分析。同时,面向用户对搜索引擎的需求发展趋势,指出了今后的主要研究方向。8.期刊论文刘丽.孙燕唐智能型元搜索引擎的设计与实现-计算机工程2003,29(6)研究现有元搜索引擎技术,提出了智能型元搜索引擎模型,即采用数据挖掘技术,根据独立型搜索引擎工作情况的记录,动态生成元搜索引擎的调度策略.在对各数据挖掘方法进行比较之后,选择了决策树归纳分类分析技术生成元搜索引擎调用策略,并详细介绍了调度策略的处理过程、系统评估度量的建立以及用微软最近发布的OLEDBforDM数据挖掘通用接口进行数据挖掘的具体实现.9.学位论文娄跃荣基于Agent的元搜索引擎研究2007随着Internet的快速发展,网络信息呈指数级急剧增长,信息获取的方式也多种多样。这种情况下,如何准确、高效地获取信息是研究人员和用户关注的问题。已有的独立搜索引擎各有优点,虽然在某一领域查询精确度较高,但是对于普通用户来说,对于要查询的内容,选择搜索引擎成为难点。元搜索引擎通过调用多个成员搜索引擎的方式扩大了检索的范围,是解决这种问题的一种有效方式。同时元搜索引擎也存在返回的结果过多,考虑用户的搜索倾向不够等问题,难以满足不同用户的需要。并且由于网络环境是动态变化的,现有的元搜索引擎与传统搜索引擎一样不能适应网络环境的动态变化,可能返回无用的信息等问题。针对以上问题,本文将Agent技术引入到元搜索引擎中,利用Agent的适应性来满足网络环境的动态变化,提出了一种基于Agent的元搜索引擎模型IMSA,利用用户的反馈信息,修改对应成员搜索引擎的权值,指导以后的查询。同时针对用户往往不能准确表述自己的查询请求的问题,提出了基于加权与或树的查询扩展算法,利用用户的相关性反馈,修正用户的查询请求,使之更接近用户的实际查询需要,保证用户获得有用的信息。最后通过实验验证和分析了调度策略和查询扩展算法的有效性。10.期刊论文娄跃荣.张伟.LouYuerong.ZhangWei一种基于Agent的元搜索引擎模型IMSA-计算机研究与发展2006,43(z1)无法很好地适应网络环境的变化,不能对网络中出现的问题做出及时的反应,这是当前的元搜索引擎普遍存在的问题.这一问题的解决,必然大大提高元搜索引擎的检索效率和精度.提出了一种基于Agent的元搜索引擎的模型IMSA,由检索Agent、管理Agent和学习Agent组成.该模型的成员搜索引擎的调度策略采用动态学习和静态学习相结合的方法实现.在静态学习中,得到该成员搜索引擎的信任因子的初始值,并且针对用户的访问情况,给出了信任因子的计算方法.综合考虑成员搜索引擎的对检索结果的评价以及查询关键词与结果摘要的相关度等各方面的因素,给出了该模型的结果合成策略.本文链接:下载时间:2010年4月2日

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