智能搜索引擎的引入引发了搜索引擎革命的新周期，但其实施带来了一些挑战。
于非常成熟的PageRank技术，可以构建基于个性化需求的PageRank算法，以执行智能搜索引擎所需的各种自定义功能。大规模搜索引擎上创建个性化智能搜索引擎仍然很困难。学图书馆的优势在于在信息规模，用户群和运营条件方面建立了一个聪明的搜索引擎。以改进当前恢复大学图书馆的系统，以实现智能搜索引擎的自定义功能。[关键词]智能搜索引擎;自定义PageRank; DOI数字图书馆：10.3969 / j.issn.1008-0821.2010.07.026 [中国图书馆分类编号] G250.7 [文件ID码] B [文章编号] 1008-0821（2010）07- 0093-04Algorithme个性化的PageRank及其bibliothèqueMeng瑞凌（师范大学图书馆临沂，临沂276005，中国）[摘要]智能搜索引擎概念的智能搜索引擎的实现展开了新一轮革命的相应的域然而，它的实施遇到了一些困难：建立一个基于个人需要的PageRank算法，由成熟的PageRank技术支持将允许实现通过智能搜索引擎所需的多个自定义函数。建定制智能搜索引擎作为大规模宏观性的一部分是相对困难的，但这在大学图书馆中可以部分实现，这在研究规模方面具有优势。息，管理环境的基础。此，在这方面，高校图书馆索引系统的改进，可以实现智能搜索引擎的自定义功能。[关键词]智能搜索引擎;自定义PageRank;数字图书馆满足了搜索引擎用户定制不断增长的需求，已经提出了智能搜索引擎的概念和结构。
规模广域网搜索引擎的智能化和个性化实施受到许多技术方面的限制，数字图书馆只是一个便于智能搜索引擎发展的局域网系统。好在数字图书馆中设置智能搜索引擎，这样可以更好地满足用户的需求，让用户利用智能搜索引擎的便利性和优越性，并提供模板用于设置WAN智能搜索引擎。积累经验，为相关技术的突破提供实验基础。进传统搜索引擎技术是实现智能搜索引擎的更快捷方式。PageRank算法使Google的搜索引擎取得了巨大的成功，这引发了网络搜索引擎的革命。过选择基于搜索引擎增强的Google搜索引擎并实现智能搜索引擎的个性化性能，首先要解决的问题是如何根据个人需求建立PageRank算法。能搜索引擎的概念和优点智能搜索引擎，也称为第三代搜索引擎，是新一代智能技术应用于搜索引擎的更有效的搜索引擎技术。
总结了用户的操作历史，更准确地了解用户的需求，并提供最符合他需求的搜索结果。此，智能搜索引擎在用户亲和力和技术性能方面远远优于传统搜索引擎。传统搜索引擎的优势相比，智能搜索引擎智能地了解用户的恢复要求。使用各种近似匹配方法。能搜索引擎可以准确地理解用户输入的自然语言，用户不需要过滤适当的关键字。化结果。户输入的语言可以简化为中文，繁体，拼音和外语，或混合输入。
供个性化服务当用户执行搜索时，他们可以选择要搜索的数据范围。
户登录后，智能搜索引擎将为每个用户创建一个数据库，以保存搜索的历史记录和首选项，并将使用用户的个人数据库进行过滤和排序寻求的信息。灵活的返回界面智能搜索引擎使用Web 2.0技术，通过给定的网页模块模板，用户可以设计自己的返回页面。回的内容不再是基本条目，而是为了方便用户而对详细信息进行排序和排序。强大的搜索功能智能搜索引擎不仅支持HTTP协议下的Web文件，还支持FTP和SFTP等各种网络传输协议，可以扫描多种格式文件（HTML文件，文本文件， MS Office文件，MS）。目文件，XML，Adobe Acrobat文件等）。
遇到CGI系统时，智能搜索引擎直接使用其他系统的数据库接口进入数据库以进行搜索，从而提供最完整的搜索结果。供个人开发界面智能搜索引擎为用户提供了自行开发的程序界面，无论是在界面上还是在搜索功能上。级用户可以通过输入VB或Java等Web脚本来优化搜索引擎的自定义功能。
能搜索引擎实现示例目前，实现智能搜索引擎所有功能的主要搜索引擎尚未出现，但已应用了许多智能搜索引擎概念。能百度搜索引擎语言分析百度搜索引擎作为中文搜索引擎，最初对中文进行了智能分析，并将拼音和英语混合起来。这仅限于最常用的搜索词。性化网上商城通信淘宝，京东商城等网上购物中心的搜索系统最初实现了自定义选择，分类显示和联系人记忆等功能。户可以使用复选框选择产品的价格范围，技术参数和其他属性，并提供“相应的消耗品”，“您也可以看到”，“看过此产品的用户也咨询“等返回结果。陆用户还可以轻松查看其搜索历史记录。
Google搜索引擎支持各种文件目前，Google搜索引擎可以支持MS Word，MS Excel，MS Powerpoint，Adobe PDF和其他文件格式。管上述每个示例仅实现了智能搜索引擎的某些功能，但它为该引擎的用户提供了非常人性化和成功的服务。以看出，智能搜索引擎的实现在改善网络搜索环境中起着重要作用。能搜索引擎在图书馆中的需求和益处图书馆中需要智能搜索引擎目前，国家学术图书馆通常具有文档检索和集合搜索功能。些搜索功能通常非常简单，只能根据简单的搜索方法提供简单的搜索结果，例如年份，
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而，学校图书馆用户的检索需求往往具有较高的专业性和相关性，这不仅需要高度专业的分类搜索结果，而且搜索引擎必须提供丰富的相关内容。库中实现智能搜索引擎为库用户提供个性化服务可以显着减少库用户查询材料，提高库资源使用效率和改进所需的时间研究和学校办公室的有效性。大型WAN搜索引擎相比，图书馆创建智能搜索引擎的优势相对容易创建智能搜索引擎，搜索图书馆馆藏，搜索电子书和寻找文学。先，库的集合数据库相对较小，可以容忍自定义PageRank计算所需的空间成本和计算成本。次，与使用网络蜘蛛自动输入页面信息的大型搜索引擎不同，图书馆馆藏数据是手动输入的。以更详细地获得分类的性质，引用关系和每个元素的专业偏差。三，图书馆搜索引擎用户的需求相对统一，只要提供一些模块组合以满足大多数用户的需求。外，高校图书馆搜索引擎用户的质量相对较高，可以利用智能搜索引擎的优势，提供改进的建设性建议。能搜索引擎在图书馆搜索引擎开发中的作用作为一个更专业的信息处理和信息处理机构，大学图书馆建立了搜索引擎系统智能化，不仅可以为校园用户提供更加个性化和优质的服务，而且：智能搜索引擎理论的完善提供了一个很好的应用实例。
校人才集中和图书馆系统的完善不仅可以验证所提出的理论，而且可以为信息处理技术专业研究人员提供材料和启发。想法。前，学术图书馆已与学校信息技术部门合作，为信息技术研究人员提供了一个开发和探索的平台，同时对系统进行了改进。于个人需求的PageRank算法已经表明，智能搜索引擎的相关概念最初是在许多网络搜索引擎中实现的。有搜索引擎技术的逐步改进以及测试和使用反馈应该是创建智能搜索引擎的最经济的方式。十一世纪初最成功的搜索引擎技术是谷歌搜索引擎的PageRank技术。于该技术构建智能搜索引擎框架是一个很好的尝试。定义PageRank算法的基础知识传统的PageRank算法是一种关键技术，用于根据网页引用次数评估网页的重要性并将其分类到搜索结果中。本算法在于为所有页面分配初始评估值，然后PageRank的值根据引用数量在页面之间“分布”，然后达到平衡，这样就可以获得一个更频繁引用的页面排名更高。技术最初保证将优先返回相对有用的信息给用户。是，该算法缺少页面上的分类信息和自定义信息。果要根据用户的需求，首选项和浏览历史对页面进行排序，可以使用类似于PageRank的技术，我们将其称为自定义PageRank分数。注释用于指示页面满足用户自定义需求的程度。们可以参考传统的PageRank计算方法，关注用户的需求，并应用有限数量的PageRank值来获取自定义的PageRank值。
们使用用户作为PageRank值的分发源，例如，它的初始PageRank为1，其他网页为0.取决于时间和网页的次数显示在用户历史记录中，在有限次数之后指示递送方向和PageRank传输的兑换。过（不需要达到平衡）来获取相应网页的个性化PageRank值。这种方式，用户具有更多数量的视图或最近发布的网页，并且可以更好地对关联的网页进行评分，从而优先显示用户。定义PageRank的计算需要详细的用户导航记录和实时计算，以便所需的系统空间更大。图1中，A是一个六页系统，当阻尼系数为0.2时，传统的PageRank值达到平衡状态。B显示了PageRank的值在用户调用模式中传输三次的状态。一次传输的阻尼系数的差异由用户导航时间的距离确定。以看出，在用户未查看的页面中，与用户最近呼叫的页面相比非常相关的页面具有更高的分数。史评估和分类PageRank的计算历史评估相对容易计算，相当于网页的“当前值”。会根据所有用户浏览网页的次数分配额外的PageRank值。相当于所有用户作为源，允许PageRank通过。PageRank的分类需要相对专业的分类评估，并使用类似的方法来定制PageRank。个网页都具有分类性质，通过使用PageRank传递折旧，可以获得不同分类属性之间的关系。
如，相关分类的折旧值很小，而未绑定分类的折旧值很大。
似地，根据用户选择的分类特征作为源，PageRank值在各个分类之间精确传输，优先考虑与选择匹配或最相关的分类内容。
户。于专业之间的关联，您可以使用不同学科的权威人员来获得合理的折旧值，可以根据用户的浏览历史进行优化。置表PageRank为了获得智能，分类和个性化的搜索结果，独特的PageRank值显然远离我们的需求。了满足智能搜索引擎的要求，我们可以存储多个分数，如传统的PageRank值，个性化的PageRank值，财产的分类，分类价值和评估价值的表优化的PageRank值历史。能搜索引擎可以根据不同的显示元素和用户的不同要求对上述不同的PageRank值进行加权。
面提到的每个PageRank值也可以用作单个返回模块，例如，可以根据历史PageRank评估值和相关的分类模块来实现“流行网页”返回模块。“基于PageRank额定值。他扩展方法上面基于表的PageRank算法有一个非常大的扩展空间作为基本框架。用户需要一个新的模块，该模块的PR值可以建立并且该元素被添加到表中的PageRank然后调整加权的方式来充分利用新的PageRank元件。多数所需的PageRank值可以通过手动指定源和阻尼并执行有限数量的传输叠加来获得。库系统中使用智能搜索引擎所需的工作库数据库中所需的改进为了创建智能搜索引擎，库系统必须改进现有数据库的数据并添加几个数据库系统。包括改进现有的文献和文献资料"
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