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      一種自反饋式元搜索系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

      2011-12-27 09:19:14程傳鵬王天志
      關(guān)鍵詞:查準(zhǔn)率詞條搜索引擎

      程傳鵬,王天志

      (1.中原工學(xué)院,鄭州 450007;2.云南師范大學(xué),昆明 650092)

      一種自反饋式元搜索系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

      程傳鵬1,王天志2

      (1.中原工學(xué)院,鄭州 450007;2.云南師范大學(xué),昆明 650092)

      分析了常見元搜索系統(tǒng)中普遍存在的問題,對(duì)獨(dú)立搜索引擎的選擇以及搜索結(jié)果的集成提出了改進(jìn)的方法,并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)出一種自反饋式元搜索系統(tǒng).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該元搜索系統(tǒng)提高了用戶的搜索效率.

      元搜索;自反饋;獎(jiǎng)勵(lì)系數(shù);查詢相關(guān)度

      隨著Internet的迅猛發(fā)展,搜索引擎已是人們獲取知識(shí)最重要的來源之一.但由于信息量的龐大以及采用的技術(shù)不同,大部分的獨(dú)立搜索引擎都只涉及到整個(gè)WWW資源的30%~50%[1].元搜索引擎的出現(xiàn),整合了獨(dú)立搜索引擎的資源,一定程度上解決了搜索引擎查全率低的問題.元搜索引擎依賴于獨(dú)立搜索引擎進(jìn)行查找,但由于各個(gè)獨(dú)立搜索引擎的差異性,元搜索引擎在對(duì)各個(gè)獨(dú)立搜索引擎返回的搜索結(jié)果的整合上還存在一定的問題.本文對(duì)元搜索引擎中的獨(dú)立搜索引擎調(diào)度以及輸出結(jié)果排序兩項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究,在此基礎(chǔ)上提出了一種自反饋式元搜索系統(tǒng).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該元搜索系統(tǒng)提高了用戶的搜索效率.

      1 關(guān)鍵技術(shù)

      元搜索引擎的主要作用是對(duì)獨(dú)立搜索引擎的檢索結(jié)果作進(jìn)一步處理.它沒有自己的文檔索引數(shù)據(jù)庫,其信息來源于獨(dú)立搜索引擎的結(jié)果輸出[2].從元搜索引擎的工作過程來看,元搜索引擎的關(guān)鍵工作主要集中在對(duì)獨(dú)立搜索引擎的選取以及獨(dú)立搜索引擎返回的搜索結(jié)果的排序.下面對(duì)這兩項(xiàng)技術(shù)進(jìn)行分析.

      1.1 獨(dú)立搜索引擎返回結(jié)果的選擇

      對(duì)于每個(gè)查詢字符串,元搜索引擎通過代理接口向獨(dú)立搜索引擎提交查詢請求,一般獨(dú)立搜索引擎都將返回成千上萬甚至幾十萬個(gè)搜索結(jié)果,這其中含有我們需要的結(jié)果,然而更多的是干擾信息[3].目前的元搜索引擎一般都事先設(shè)置好參數(shù),從各個(gè)獨(dú)立搜索引擎的搜索結(jié)果中提取同等數(shù)量的搜索結(jié)果.這種方法其實(shí)是不妥當(dāng)?shù)?對(duì)于同一個(gè)查詢請求,有的獨(dú)立搜索引擎查詢精度高,有的獨(dú)立搜索引擎查詢精度低,我們應(yīng)該從搜索精度高的獨(dú)立搜索引擎里多取出一些搜索結(jié)果.由此本文提出一種可以根據(jù)反饋信息自動(dòng)調(diào)整獨(dú)立搜索引擎權(quán)重的算法.為了便于討論,給出如下幾個(gè)定義:

      定義1 從獨(dú)立搜索引擎的搜索結(jié)果中所取回的搜索比例,定義為獨(dú)立搜索引擎的權(quán)重,用符號(hào)Wi表示.

      定義2 每個(gè)獨(dú)立搜索引擎的搜索結(jié)果的數(shù)量,定義為獨(dú)立搜索引擎的基,用符號(hào)|Rei|表示.

      定義3 元搜索引擎最終向用戶提交的結(jié)果集,定義為最終結(jié)果集,用符號(hào)|R|表示.

      定義4 獨(dú)立搜索引擎在最終搜索結(jié)果集中所占的比例,定義為獨(dú)立搜索引擎比重,用符號(hào) Pi表示.

      在以上分析的基礎(chǔ)上,形成如下的算法:

      (1)對(duì)每個(gè)獨(dú)立搜索引擎 Rei賦以初始權(quán)重W0,即Wi=W0=1/n,n為所調(diào)用的獨(dú)立搜索引擎?zhèn)€數(shù).

      (2)計(jì)算最初從 Rei中提取的結(jié)果的數(shù)量Ni:

      式中:Rei表示第i個(gè)獨(dú)立搜索引擎;|Rei|表示集合 Rei的基.

      對(duì)于一個(gè)查詢請求,獨(dú)立搜索引擎都會(huì)返回很多搜索結(jié)果,但用戶一般只會(huì)選擇前面的幾頁來瀏覽,實(shí)際瀏覽量很少.所以在(1)式的基礎(chǔ)上加一個(gè)常數(shù)c1,形成公式(2):

      式中:c1視對(duì)返回結(jié)果數(shù)量的要求而定,可以取0.01、0.001等,目的是來縮小搜索范圍.

      (3)將每個(gè) Rei中前Ni個(gè)結(jié)果取出,合并形成原始結(jié)果集,對(duì)結(jié)果集用本文所提出的位置/摘要排序法進(jìn)行排序,取前 n個(gè)結(jié)果形成最終結(jié)果集.其中:

      式中:M為獨(dú)立搜索引擎?zhèn)€數(shù);c2為常數(shù),用來縮小搜索規(guī)模.

      (4)計(jì)算每個(gè)獨(dú)立搜索引擎在最終結(jié)果集中所占的比例:

      pi=ni/n (5)

      式中:ni表示第i個(gè)獨(dú)立搜索引擎中最終入選搜索結(jié)果集的搜索結(jié)果數(shù)量.

      對(duì) pi規(guī)范化,形成如下公式:

      (5)根據(jù)獨(dú)立搜索引擎比重重新調(diào)整每個(gè)獨(dú)立搜索引擎 Rei的權(quán)重:

      ωi=c3ω0+c4Pi(6)

      式中:c3和 c4為常數(shù),且c3+c4=1.c3和 c4的大小決定了 Pi對(duì)ωi的影響力.

      對(duì)ωi規(guī)范化,形成如下公式:

      (6)從獨(dú)立搜索引擎所返回的搜索結(jié)果中提取的數(shù)量為:

      1.2 位置/摘要排序法的改進(jìn)

      元搜索系統(tǒng)中搜索結(jié)果的排序,一般采取的是位置/摘要排序法.它的主要思想是根據(jù)用戶查詢串與搜索結(jié)果記錄中摘要信息的相關(guān)性以及查詢串在摘要中的位置來對(duì)搜索結(jié)果進(jìn)行排序.先計(jì)算查詢串與每條搜索結(jié)果記錄的相關(guān)程度,最后將這些搜索結(jié)果記錄按照相關(guān)度從大到小的順序返回給用戶[4].摘要排序法的計(jì)算步驟如下:

      (1)對(duì)查詢串 Q進(jìn)行詞條切分,形成詞條 l1,l2,l3,…li,…,lm,其中,m為詞條個(gè)數(shù).

      (2)計(jì)算查詢串Q中每個(gè)詞條lj與文摘Abstracti的相關(guān)度 Rl(lj,ABstracti):

      式中:Length(Abstracti)為 Abstracti的長度;Occurence(lj,Abstracti)為 lj在Abstractj中出現(xiàn)的次數(shù);L ocation(lj,k,Abstracti)為詞條 lj在 Abstracti中第k次出現(xiàn)的位置.

      (3)計(jì)算 Abstracti與Q的相關(guān)度 Rq(Q,Abstracti) :

      式中:m為查詢串Q中的詞條數(shù).

      下面我們通過一個(gè)例子,來說明此方法的不足之處.假設(shè)查詢串“搜索引擎的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)”,通過分詞,該查詢串被切分為“搜索引擎”、“設(shè)計(jì)”、“實(shí)現(xiàn)”3個(gè)詞條.“搜索引擎”字串在 Abstract1中出現(xiàn)了3次,而在Abstract2中3個(gè)詞條各出現(xiàn)了1次,如果按照式(10)來計(jì)算,那么 Rq(Q,Abstract1)=Rq(Q,Abstract2),也就是說,Q相對(duì)于Abstract1的查詢相關(guān)度與 Q相對(duì)于Abstract2的查詢相關(guān)度一樣.但直觀上來看,Abstract2更符合查詢的要求,理應(yīng)得到更多關(guān)注,基于此,我們考慮給詞條匹配全面的文檔獎(jiǎng)勵(lì).

      定義5 定義元搜索引擎最后提交給用戶的搜索結(jié)果集為最終結(jié)果集.

      定義6 假設(shè)查詢串Q經(jīng)過詞條切分后,有 M個(gè)詞條在文摘Abstracti中出現(xiàn),則定義 Abstracti獎(jiǎng)勵(lì)系數(shù)為M T(Q,Abstracti).

      定義7 定義詞條 lj與文摘Abstracti的詞條匹配系數(shù)為mt(lj,abstracti):

      在以上分析的基礎(chǔ)上,本文提出的搜索結(jié)果的排序算法如下:

      (1)計(jì)算文摘 Abstracti的獎(jiǎng)勵(lì)系數(shù)M T(Q,Abstracti):

      式中:X為查詢串Q中詞條的個(gè)數(shù).

      (2)計(jì)算查詢串 Q與文摘Abstracti的相關(guān)度R(Q,Abstracti):

      (3)計(jì)算最終結(jié)果集中第 i個(gè)搜索結(jié)果的位置信息得分Pos(ri):

      (4)綜合位置信息和相關(guān)度信息,得到最終排序分?jǐn)?shù)Rank(ri):

      式中:c5、c6是常數(shù),它們的大小決定了位置信息和相關(guān)度信息對(duì)最終排序的影響力;K為最終選擇的搜索結(jié)果個(gè)數(shù).

      (5)將最終結(jié)果集中的 r1按照 Rank(ri)的值從大到小排列.

      2 自反饋式元搜索系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)

      元搜索引擎又稱作搜索引擎之上的搜索引擎,它沒有自己的網(wǎng)頁數(shù)據(jù)庫和索引庫.用戶通過元搜索引擎接口向獨(dú)立搜索引擎提交查詢請求,獨(dú)立搜索引擎返回的結(jié)果再通過元搜索引擎進(jìn)一步整合后,提交給用戶.在以上分析的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)出一個(gè)元搜索引擎模型,其中包含有用戶接口、元搜索接口、搜索結(jié)果提取和搜索結(jié)果排序4個(gè)模塊.整個(gè)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖1所示.

      圖1 自反饋式元搜索系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

      自反饋式元搜索系統(tǒng)的流程如下:

      (1)用戶通過元搜索接口提出搜索請求;

      (2)元搜索接口將查詢短語整理后,發(fā)送到獨(dú)立搜索引擎,并獲取搜索引擎的搜索結(jié)果,形成原始網(wǎng)頁集;

      (3)由元搜索接口返回的搜索結(jié)果集,通過本文所提出的選擇方法進(jìn)行二次選擇;

      (4)經(jīng)過二次選擇的搜索結(jié)果集,按照本文所提出的相關(guān)度排序方法進(jìn)行排序;

      (5)經(jīng)過查詢相關(guān)度排序后,最終提交給用戶一定數(shù)量的搜索結(jié)果.

      3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

      在搜索引擎返回的結(jié)果中,符合用戶查詢意圖的結(jié)果數(shù)量所占的百分比,稱作搜索引擎的查準(zhǔn)率.查準(zhǔn)率是衡量搜索引擎搜索質(zhì)量的一個(gè)重要指標(biāo),但目前還沒有很好的方法對(duì)這一指標(biāo)作出量化.本文中查準(zhǔn)率可通過多個(gè)人工專家分別打分,取得分的平均值來確定.這里假設(shè)人工專家的查準(zhǔn)率為100%,以百度和搜狗2個(gè)搜索引擎作比較,以不同的關(guān)鍵詞進(jìn)行搜索,百度和搜狗的返回結(jié)果只取前面10頁.經(jīng)過實(shí)驗(yàn),得到如表1所示的結(jié)果.

      表1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

      從表1中的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可以看出,本文中的方法雖然在時(shí)間上劣于其他搜索引擎的搜索時(shí)間,但大大提高了查準(zhǔn)率.

      4 結(jié) 語

      搜索引擎的選擇和查詢結(jié)果的排序是元搜索引擎需要重點(diǎn)解決的關(guān)鍵技術(shù).本文在分析了常見元搜索系統(tǒng)結(jié)果集成的基礎(chǔ)上,根據(jù)每次查詢的反饋信息自動(dòng)調(diào)整獨(dú)立搜索引擎的權(quán)重,做到了依據(jù)查詢串動(dòng)態(tài)地調(diào)整從每個(gè)獨(dú)立搜索引擎中返回的結(jié)果,并且對(duì)傳統(tǒng)的位置/摘要排序方法進(jìn)行了分析,指出了其不足之處,提出了相應(yīng)的改進(jìn)措施.

      [1] 李永平,文坤梅.集成搜索引擎中結(jié)果排序的優(yōu)化分析[J].華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)2001,31(11):28-30.

      [2] 王敏,楊炳儒.基于主題的個(gè)性化元搜索引擎的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].情報(bào)檢索2005,31(11):57-58.

      [3] 肖建華,蔣明,何瑗,等.二次搜索系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究2003,20(9):28-30.

      [4] 張衛(wèi)豐,徐寶文,周曉宇,等.元搜索引擎結(jié)果生成技術(shù)研究[J].小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng),2003,24(1):123-126.

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      2011-06-13

      程傳鵬(1977-),男,河南鄭州人,講師,碩士.

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