本文首先介绍了搜索引擎的三种基本排序算法，然后介绍了汉语部分语音标记的原理和算法，介绍了在搜索引擎应用中语音部分标记的原理。与式分类方法影响索引文档的顺序，即语音的不同部分给出不同的优先级，文档根据优先级的大小顺序过滤，提高了文档的准确性。引。方法通过牺牲效率来提高索引的可靠性。键词：排序算法;搜索引擎;标志着字CLC数的部分：在搜索引擎Jingchun1张冠Shixue1，2，我媛1007-9599（2011）05-0000-03Saisie优先级：TP311.1文献标识码：A文章编号（1兰州大学，科技信息学院，兰州730000，中国; 2.PLA 66483个部队，Beijing100093）摘要：本文提出了第一个搜索引擎三的排名算法，并介绍了原则和算法。文词性标注：本文着重于将语音标记的原理引入搜索引擎，并使用部分语音分类方法来影响索引文档的排名，即：也就是说，不同的优先级归因于演讲的不同部分。据索引词的优先顺序，按顺序选择文档，然后提高索引精度。方法基于经验。Nse的速度提高了索引的可靠性。键词：排序算法;搜索引擎;部分语音标记引言搜索引擎实现功能分为收集子系统和提取子系统两部分[1]，提取子系统主要是分析的网页被编入索引并为用户提供高质量的搜索服务。
果列表中使用的排序算法直接影响搜索质量，这是搜索能力的决定因素。多年来，我们一直在不断探索各种文档的排序算法，例如权重和位置加权，基于超链接的排序，基于文档的排序和增强。
种算法的融合。
一般来说，目前的排序算法主要是在索引文档上进行研究，而用户输入关键词仅用作搜索的引物。于上述考虑，本文件介绍了语音部分和权重阈值标记的两个概念。过关注索引词的输入，提出了关键词部分语音的优先级方法，旨在进一步影响搜索系统的网页输出列表。于词位和频率加权排序算法的排序算法基于传统加权恢复索引算法的词频和位置加权排序算法在文档[2]中，文档中关键词的位置由两个方面决定，第一个是文档的频率因子，这意味着包含关键词的页面越多，越多，这个词的重量很高，这个词的重量越高。时，由于关键字出现在Web文档的不同位置，
宁波seo优化因此对文档的影响完全不同。般而言，标题，摘要，头部和尾部的单词以及每个段落的第一句可以更准确地表达整个文档的目的。然，必须适当改进这些的权重。整称为位置加权。于上述所有因素，可以通过合理的计算获得网页上关键字的权重。恢复过程中，系统分析用户输入的索引词与系统中存储的文档的关键词之间的对应程度，以获得整个组的顺序。络文件[3]。
PageRank算法的算法PageRank是基于互联网链接的他在1998年斯坦福大学的谢尔盖·布林博士[4中提出的拉里·佩奇，谷歌的创始人之一，在分析排序算法]。PageRank排名使用以下算法，而不是简单地计算网页链接的数量（包括链接到网页的超链接数量和链接到的网页）：假设A是一个页面Web并创建它的链接。页分别为T1，T2，...... Tn。符串A的网页仅计算C（A）中的链接数，参数d是阻尼系数0到1（也称为标准化因子，通常为0.85）。
当地，页面A的的PageRank的值是：PR（A）=（1-d）+ d（PR（T1）/ C（T1）+ ... + PR（TN）/ C（TN） ）=（1 -d）+（1）在提出PageRank算法之后，有几个人提出了几种基于此算法的改进算法。一个材料敏感的PageRank [5]，一个加速评估算法[6]和其他改进的算法，相应地修改了PageRank算法的相应限制。Hits算法由康奈尔大学的Kleinberg提出，与PageRank [7]算法同时提出，这是一种基于Web结构探索的算法。算法认为网页有两个属性，一个是权限，其他网页指定的属性，由A（T）表示，另一个是中心（Hub），指向其他网页的属性，使用H（T）表示。A（T）权限由该尖端的中心H（T）是由权威A（Tb）的测定中的中心ħ钽网页（Ta）的网页的指向Tb的检测，a和b是自然数。下：其中m和n分别是相应的网页数。可以从公式的权威和中心地位是互动可以得出结论：许多网页更高的权限是由许多网页的约束，以及高中心性网页链接到许多高权限的网页。
用户请求过程中，系统首先根据输入的关键字获取最相关网页组的根组，然后从上到下进行开发和开发，增加地址它连接的网页。后，通过比较根集功能和扩展集功能，完成扩展集中网页的过滤，并删除未绑定和不同的网页。后，计算扩展集中网页的权威值和中心值，并根据该值进行排序[8-9]。常，上述排序算法基于内容或链接，或者在结构上，并且从网页的角度分析计算以提高排序质量。么，我们可以改变方向并分析单词的质量是否可以提高排名的质量？话语部分标注是指确定给定句子中每个单词的语法范畴，确定和标记该部分的过程[10]。具体地，一旦机器处理了文本的自然分割，根据每个单词中文本的位置和上下文，分析，计算和确定所获得的单词的含义，这构成了搜索的基础。息。类的标记过程是很容易实现对非竞争者字（奇字），有竞争对手的话有些困难（字在不同的上下文词性不同）。分语音标记方法主要是基于规则的[Greene和Rubin，1971] [Brill，1993]和基于[Bahl和Mercer，1976] [Kempe，1993]的统计。统计方法中，隐马尔可夫模型（隐马尔可夫模型称为HMM）是最重要的算法模型之一[11]。于规则的方法的中心思想是计算机使用通过语言学家汇总来确定，依据特定的上下文结构的上下文中的单词分类字的部分语言的法律。12]例如，分析“风格整顿”中的“重组”一词，将整改作为词典中的一个分类术语 - 名词和动词。据“样式整风”语言法，名字后面是名字，“重组”是在一个名为“重组的风格，”这个名字是动词，所以“重组”是一个动词。方法所依据的规则基础是封闭系统，因此正确率相对较低，仅达到77％[13]。统计方法中使用的统计方法的基础上，计算机是从大量自然语料库的统计计算中自动生成的。本思想是制定所有单词，选择自然语料库进行人工标记语音的一部分，然后用统计理论计算统计规律，然后建立统计模型根据统计规则，计算机根据统计模型执行部分语音的标记[12]。中，隐马尔可夫模型被广泛使用并具有良好的效果。马尔可夫模型是在马尔可夫模型的基础上发展起来的，属于马尔可夫链。模型是一个双随机过程，可观察事件的随机过程是隐藏状态转移过程的随机函数[14]。
部分标记应用中，隐马尔可夫模型被广泛使用。设单词序列W = {W1，W2，... WN}是观测序列，可能的序列T = {T1，T2，... TN}的语音部分，在形式隐式状态序列。标是获得T使得P（T | W）最大并且由T *表示。据贝叶斯定理：在上面的公式中具有部分语音的单词的概率，从语音的一部分传递到语音的一部分的概率。用语音部分的分类优先级当用户输入多个索引词或句子之间并完成词的分词时，传统搜索引擎默认使用关键词之间的AND关系。个关键字之间没有主要或次要关系。用户不重要的关键字可以在输出文档列表的顺序中起重要作用，从而干扰整个订单。文提出了比较所有的，与关键字相关联的所有各方都简单地添加到关键词的权重中的排序过程的文件区分discours.Au的一部分获得的关键词，但根据他们的部分。先级按色谱方法进行分类以进行干预。用户输入索引词q1，q2，q3 ....搜索引擎根据索引词获得一组网页，形式为P = {p1，p2，p3，.... .. pn}，并且在第i个网页中定义的关键字是Ki = {ki1，ki2，ki3 ... kin}，因此Ki包含至少一个上面的索引词。据词性标注算法的一部分，上述话语的一部分被索引，包括中国：名词，动词，形容词和副词，介词，代词，数字，量词等方面这样quinterjections，和象声词其他辅助词。里，语义优先级定义如下：名词，动词，形容词和副词，数字，量词，代词，介词。讲话的同一部分的关键字被用作驱动元件T（每个性别的重量被添加到驱动器的重量），从而使7个驱动元件可被获得。语音的任何部分中没有关键词时，对于该部分语音没有学习元素。获得的网页集合P中，判断每个网页的关键字是否包含所有索引词，并且所有包括的网页被认为是S = {p1，p的子集。
Pm}和包含索引词的网页用作网页。集S= {p1，p2，... pr}，其中m + r = n。S中，计算每个网页中学习元素的权重并执行规范化处理（此过程在现有搜索引擎中成熟），注册为W1pi，W2pi，W3pi ... Wnpi（） ，对应于pi网页中的T1，T2，T3，... Tn的权重。算法中，根据语音的一部分的优先级进行分层计算，并且在每一层中定义阈值V（0：图1：二叉树的排列算法）语音优先级的一部分可以从图1中获得，S1，S2，... S10是集合.S除以四次的权重判断。有子集的数量网页和网页的集合S的数量米10点的子集的优先级设置为从左至右，并在S1最高的网页在输出列表的优先级在网页集S中，每个网页包含略有不同的关键字，它将给出不同的处理结果。页可能只包含不重要的关键字。考值非常小，必须分类为最后或直接删除它。于后者，它可以包含重要的网页，管理它们的方式变得非常重要。里我们也选择与S基本相同的方法。同之处在于，在没有给定关键字的节点上，我们直接跳转并转到下一个节点进行判断。义，保存为：S1，S2，S3 ...，对于第一个子集，必须包含许多重要的关键字，并且权重高于阈值，它们必须所以要在用户中组织。
方法包括在S4和S5之间插入S1，S2，因为S4和S5是两个关键训练元素（名词，动词）的独特线。据以上内容，本文在一些搜索引擎的基础上发现，两种不同的搜索方法是由一组关键词“成为堡垒的三个基本条件”组成的关键词执行的（一个是搜索非排他性词性，另一个是搜索区分语音优先级。注于手动分析列表的前20页（因为用户在索引过程中的注意力主要集中在第一页或结果的前两页，允许在没有调试的情况下处理许多页面并得到图2.结果表明，清晰的线表示索引列表的前20页中不同词性关键词的权重。词未被区分，并且暗线是通过区分语音的一部分而获得的索引列表的前20页。的值（所有值都标准化）。
2的语音的重量份的比较如图2的页面列表的词类和词的词类的区分后的20第一页，所述图表中包含的两个图。有的索引方法的指标权重和语音字之间有一定差异比语音字之前略高，但第20页的总趋势，从高变低。提供的文件，量词和形容词的失败词类区分发挥重要作用，主要决定因素是名词，动词和形容词。词数量不起决定性作用。添加了对部分语音的优先级的分析之后，索引列表产生了微小的变化。时，应该注意该算法采用二叉树形式并且该值的大小为阈值V直接影响处置效果。数越少，结果越准确，但可能会错过更重要的页面。此，V的值不能简单定义，但必须通过统计模型和质量反馈的组合来确定。过仿真和理论分析，我们还可以看到，在S1的十个子集S10，不包含以前的集合中的所有网页的重量比网页更高来自以下集合。能存在pi属于S2，pj属于S3的情况，并且pj中关键字的权重大于pi中关键字的权重。于PI（W3> V3，W4V4）不能发送的重量和的关键词，其也引起语音的优先级进行比较，以便PI被放置在PJ的前面，这样的结果在提高在某种程度上用户的对齐。确性更接近用户满意度。文提出的方法是从用户界面检查搜索引擎系统，并将其应用程序与现有的排序算法相结合。方法延长了索引时间并牺牲了其效率。搜索引擎开发的未来方向上，我们的目标是寻求智能，准确性和速度，我们必须探索其他研究。
本文转载自
宁波seo优化www.leseo.net
补充词条：
宁波网站优化推广
宁波seo网站优化
宁波谷歌seo
宁波seo哪家好
宁波seo优化公司
