基于元搜索的商务模型应用实践

基于元搜索的商务模型应用实践

论文摘要

当今Internet技术正将世界各地的丰富信息资源带到我们每一个人面前。随着网络信息的爆炸式增长,人们越来越关心怎样高效、准确地检索出自己想要的信息资源。传统搜索引擎的发展,一方面使其实用性不断加强,部分解决了人们的信息搜索问题;另一方面,其自身的局限性,限制了人们对资源更有效的获取。因此要从Internet上获取有价值的信息,就必须有一套高效的解决方案。元搜索引擎正是这种需求的产物:它利用现有搜索引擎的查询性能,将它们看成一个整体,为用户提供统一的查询界面与返回结果,并且在返回结果的基础上实现再次搜索、排序、定位网页等增加功能。 本文首先概述了搜索引擎的工作原理和现状,分析了现有传统搜索引擎的不足,引入元搜索引擎的优点和发展的必要性;其次概述了元搜索引擎的原理和实现机制,并且基于元搜索的机制和关键技术,提出了基于元搜索的shopping应用;详细分析元搜索基于shopping应用的难点所在和六大机制;接着根据元搜索的分类,结合shopping中的实际应用,提出了主要的性能指标和系统模型;在此理论和方向下,具体地讲述了shopping系统的实际实现方法,成功地把元搜索的理论和思路运用到shopping的实际中。 本文基于元搜索的理论和思路,设计了基于元搜索的shopping系统模型和应用机制,采用这样的模型和机制旨在帮助用户更加有效、快捷地找到需要的信息,很大程度上提高了系统的搜索精度和准度。通过比较系统的测试和实践结果,我们可以看出,这种选用元搜索理论和思路,并且针对shopping具体应用的机制改善成功地完成了主要性能指数的升级,体现了元搜索在提高搜索精度和准度方面的特长。最后对该模型和方法进行了评价和总结,并提出了下一步提高的方向。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 目录
  • 第一章 引言
  • 1.1 研究背景
  • 1.2 论文的研究动机
  • 1.2.1 传统搜索引擎的不足
  • 1.2.2 元搜索引擎的优点
  • 第二章 元搜索概述与shopping应用模型
  • 2.1 元搜索引擎应用于shopping的基本框架
  • 2.2 元搜索引擎的分类
  • 2.2.1 多线索式元搜索引擎
  • 2.2.2 All-in-One方式
  • 2.2.3 桌面元搜索引擎
  • 2.3 元搜索应用于shopping中的原理和机制
  • 2.3.1 选择机制
  • 2.3.2 转换机制
  • 2.3.3 排列机制
  • 2.3.4 提取机制
  • 2.3.5 定向机制
  • 2.3.6 比较机制
  • 2.4 主要性能指标
  • 2.5 基于元搜索的shopping系统模型
  • 2.5.1 系统模型的设计目标
  • 2.5.2 系统的设计模型图
  • 2.5.3 体系结构图
  • 2.5.4 模块关系图
  • 第三章 应用于shopping中的理论
  • 3.1 WEB数据挖掘
  • 3.1.1 Web内容挖掘
  • 3.1.2 Web结构挖掘
  • 3.1.3 Web使用挖掘
  • 3.2 语义抽取技术
  • 3.2.1 Web语义抽取技术
  • 3.2.2 基于超链接结构的Web语义抽取技术
  • 3.3 检索结果合成
  • 第四章 shopping的具体应用
  • 4.1 用户接口
  • 4.2 查询处理
  • 4.3 查询分析
  • 4.4 成员搜索引擎调度
  • 4.5 综合处理
  • 4.5.1 页面源信息筛选
  • 4.5.2 内容精简
  • 4.5.3 网页提取
  • 4.5.4 提取分析
  • 4.5.5 结果排序
  • 4.6 正则表达式
  • 第五章 结论与展望
  • 参考文献
  • 在校攻读学位期间发表论文
  • 致谢
  • 相关论文文献

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