搜索引擎已成为互联网最重要的组成部分之一。多数用户在使用互联网时使用搜索引擎是不可分割的。于校园网络的特殊性，该网络的用户难以使用公共网络的商业搜索引擎来搜索校内信息。园网一般采用各种安全措施来保护校园网，防止从校园网上的公共搜索引擎中检索信息，或者由于使用了与之相关的技术。过NAT技术，他们还可以在校园网络中创建信息。法通过外部公共搜索引擎进行探测。外，对于只想在校园内查找信息的用户，由于Google或百度的搜索字段与整个互联网匹配，因此返回的搜索结果通常与搜索结果不匹配。户的初衷。
着高校信息技术的发展，校园内越来越多的网站和服务器被安装，越来越多的信息和资源被传播，网络越来越多校园充斥着信息，用户很难快速准确地找到所需信息。况趋于恶化。对这种情况，本文开发了校园网搜索引擎，利用校园网提供的特殊条件，帮助我们采用个性化搜索技术。●使用自定义搜索技术提高搜索效率传统搜索引擎有许多限制：例如，查询结果不是高度相关的，并且不适合查询结果。确。般来说，他们不了解语言，也不了解用户对调查的兴趣。定义搜索技术为不同的用户提供不同的搜索，例如元搜索引擎和分布式信息检索模型，以选择适当的数据源和合理的搜索结果组织来改进搜索准确性，提供搜索结果的组视图或提供说明优化：创建用户配置文件。本文中，为了实现自定义搜索引擎服务，根据校园网的特点，进行了以下设计。建用户模板文件。索引擎通过收集和分析用户信息来了解用户的特征和搜索兴趣。信息将保存在用户的模板文件中。建文档内容类别的层次结构。据校园网络信息的内容特征，建立几个级别的类别以区分内容主题。用户执行搜索时，选择您感兴趣的类别，搜索引擎将根据用户的选择返回搜索结果。时，用户的选择行为将作为用户兴趣功能模板的一部分保存在用户模板文件中。存用户的搜索历史记录。户的搜索历史包含反映其兴趣的重要信息。回查询结果时，会为用户历史记录中包含的页面分配更大的权重。过分析大量用户的检索历史，可以向大多数用户提取感兴趣的信息并且对包含该信息的页面给予更多权重。立用户评估机制。户给出对搜索引擎返回的查询结果的评估，并且将记录获得最高评估分数的页面，并且将更大的权重分配给下一次搜索。虑到学期的时间信息和固定事件。学校教育和毕业等特定日子里，有很多关于这个主题的信息。果某个时间内的查询与某个事件相关联，则与该事件关联的页面会给予更多权重。个小时和特定事件的信息可以通过人为干预形成。虑接入点信息。为一个相对固定和小规模的社区，校园很容易为每个人在同一时期注意建立一个热点。以通过分析上述大量用户的检索历史或通过人为干预来获得接入点关键字的提取。果用户的查询是针对当前热点，则在对结果进行排序时，热点信息页面的权重必须更大。化用户的查询条件。户输入的关键字中包含的信息量是有限的。过分析用户历史，可以获得与当前请求相关联的若干关键字作为当前请求的条件的扩展。外，
宁波seo由于多义词的存在，用户输入的相同搜索词可以表示不同的含义。此，将搜索项的含义限制为类别有助于提高搜索结果的相关性。可以通过用户选择的文档类别（如上所述）或由搜索引擎参考用户的历史记录来完成。●关联算法设计用户模板。户在一段时间内搜索到的所有关键字都保存在用户模板中，超出限制的记录将被删除。户选择的文档的内容类别也被视为关键字。于重复的关键字，只保存一条记录。化用户的查询条件算法。户输入请求语句分段以获得查询关键字的逻辑表达式R1或R2 ...或Rn，其中Ri = {r i1且r i2 ...且r in};根据用户模型计算rij最相关的n。键词Wi = {w1，w2，...，wn}; get，W是优化查询条件;适用于相关关键字的规则如下：如果两个关键字都出现在用户模板中，次数，则认为它们更相关。于用户模型M，关键字i和j之间的相似度如下：计算Wi的过程如下。
算关键字Mn * m的相关矩阵，其中Mi，j = sim（i，j）;在用户模板中搜索rij关键字如果找到，则转到步骤4，否则放5，如果rij在用户中如果模型中的序列号是d，那么M *，选择d中的前N个最大值，并且用户型号行号在相应的关键字中形成Wi-set; Wi = {rij}从网页中提取关键字集的策略。于文档，可以提取可以表示该文档的M个关键字。于文档d中的关键字，其权重可以通过TF-IDF方法计算：其中，freq（w，d）是文档d中单词w的出现次数，并且| d |是文档d中包含的单词数，df（w）是全局文档集中包含单词w的文档数，N是全局文档集的大小。页标题中的单词对网页具有更大的含义，而di = TF * IDF *α，其中di表示文档d的第i个单词的权重;当w是网页的标题时，α= 2，否则，α= 1.每页的计算一组页面关键字的步骤如下。
析网页文件，删除标签，将其转换为文本文档并在页面标题中标记文本，调用字典模块分割文档，将文档转换为单词序列，删除序列根据空字表的单词计算的空字;计算每个单词的TF-IDF向量，用di表示;根据加权值按降序对关键字进行排序，然后在文档中选择前M个关键字作为一组关键字。●系统设计系统的结构如下图所示。户界面提供权限检查，查询界面和显示结果。
络蜘蛛负责浏览网页和浏览网页。询条件的处理部分包含常用字典模块，解析和关键字切割。定义处理部分根据用户的模型优化用户的查询要求。页的处理部分负责处理蜘蛛爬行的网页。有必要，将检索索引数据库。索引擎有效地提高了人们检索信息的速度。本文介绍的自定义搜索引擎中还有许多其他问题需要加深和解决。来，语义处理技术应结合起来，通过基于语义的自定义搜索改进搜索，提高语义搜索引擎分析的质量和速度。
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