垂直搜索引擎是特定区域的专业搜索引擎。要分析了通用搜索引擎的局限性，垂直搜索引擎的优势及其关键技术。键词：搜索引擎;垂直搜索;寻求信息中图分类号：TB文档标识代码：A文章编号：1672-3198（2010）04-0285-01网络搜索引擎的总体发展极大地影响我们的生活，使我们更容易获得信息，也完全沉浸在无限的信息海洋中。
当我们有意识或无意识地，被动地或主动地处理数十亿页的网络信息时，我们想要找到我们需要的信息，它只是大海捞针。索引擎的出现为我们提供了探索信息海洋的指南针。着技术的进步，这种指南针的功能越来越强大，越来越多的人使用它并接受它。该指出的是，虽然现代搜索引擎非常成功，但它仍有许多缺点，但其主要表现如下：首先，覆盖率低。于Web本身的特性，通过因特网分发的大量数据在数亿页中。复非常困难，单个搜索引擎的覆盖率通常低于30％，因此难以索引所有网络资源。次，截止日期很差。络信息呈指数级增长，大量信息持续的时间缩短，使搜索引擎新闻难以保证，并且存在大量“不良”链接和返回结果中的“死”链接。外，准确率低。索中可能有数千个结果，在这些大量信息中，有用的信息只是其中的一小部分，称为冰山一角，并且收到的信息和下载往往很难消化。后，它太僵硬了。
有搜索引擎主要使用关键字的机械匹配。考虑用户的个体差异，不能满足用户的个性化需求。种方法的缺点是只有字符的外部表示涉及对应关系，而不是它们表达的概念。此，经常发生的准确和完整，研究问题的结果。直垂直搜索引擎优势的垂直搜索引擎由于在网络上更详细和专业的信息，用户有时会担心，具体的域名和信息，而谷歌，百度等一般搜索引擎只能提供广泛的范围。是，信息不全面的搜索服务，如求职者在百度寻找“英语老师招聘人员”，会有一些英语老师的职位，但很多职位在结果已经过期，有的甚至一年前甚至乔布斯信息，对于招聘这样的时间敏感信息，百度搜索引擎显然无法满足用户的需求。此，用户需求与市场服务之间的巨大反差产生了“强大的搜索噪音，人们呼吁更有针对性的搜索引擎，垂直搜索引擎已经出现。垂直搜索背后的驱动力专业搜索某个部门，搜索引擎的细化和扩展包括将某种类型的信息整合到网页库中，并且方向子领域提取治疗所需的数据和是指一种形式或另一种形式的用户限制，如大量，不准确的查询和不足的深度，是特定人群，特定区域或特定需求的有价值信息和相关服务其特点是“专业化，
宁波网站优化精致化和深度化”。
实上，垂直搜索引擎是近年来发展迅速，如医药行业的中药安全网，房地产行业的搜房网和信息技术行业的CCID.com。
直搜索引擎将成为未来的主要搜索引擎系统。直搜索引擎的关键技术Web Robot，Web Spider，是一个自动从互联网上分析搜索引擎网页和网页的程序。是引擎的重要组成部分传统机器人以一个或多个初始网页的URL开头，并获取初始网页。分析网页的过程中，从队列中的当前页面连续提取新URL，直到系统满足某些条件。直搜索机器人的工作流程复杂，需要根据某些网页进行分析。算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接，并将它们放在等待分析的URL队列中。据给定的搜索策略，选择要从队列中扫描的网页的URL，然后重复上述过程。抓取网页时，网络抓取工具通常有两种策略：第一种，第一种和第一种。度首先表示Web分析器将首先解析起始页中的所有链接网页，然后选择其中一个链接页面并继续浏览此页面上的所有链接页面。是最常用的方法，因为此方法允许并行处理爬虫以提高其扫描速度。度优先意味着它从起始页面开始，并且链接跟随要跟随的链接。理完线后，它会进入下一个开始页面并继续关注该链接。法的优点是网络机器人相对容易设计。外，系统将存储机器人抓取的所有网页，以进行一些分析，过滤和索引。搜索引擎构建Web索引时，处理的对象是文本文件。于网络爬虫，扫描的对象具有不同的格式，例如html，图像，doc，pdf，多媒体等。获这些文件后，必须提取文本信息。取这些文件信息，一个用于搜索的准确性，另一个用于对网络爬虫跟踪其他链接产生一定影响，这在搜索引擎中占有重要地位。索，受控制。有这些都会影响搜索引擎数据容量的大小。时，其质量直接影响搜索结果页面中的死链接数。页信息提取技术的Web信息抽取是一种类型的使用Web作为信息源的信息，并识别从非结构化的或半信息感兴趣的用户的信息-structured包含在网页中并将其转换为更结构化的信息。更清晰的语义格式。入信息检索系统是原始文本，输出是固定格式信息点，因此用户可以在Web上查询数据，应用程序使用直接Web数据使其更容易。
现有的网络信息的提取方法有：（1）基于自然语言处理：具体地，文本被分成句子，每个句子的部件被标记和句子的语法结构分析。预定义语言规则匹配允许您提取句子的内容并手动或自动编译规则。（2）基于包裹诱导法：主要采用归纳学习法生成提取规则。户在一系列网页中标记要提取的数据，系统根据这些示例总结规则。些规则的精确度取决于示例的质量。果这些示例代表要处理的页面，则这些示例具有高质量。（3）基于HTML结构的信息提取：其特征在于根据网页的结构定位信息。检索信息之前，解析器将Web文档解析为语法树，并且自动或半自动地生成检索规则，并且将信息的检索转换为Web上的操作。于提取信息的语法树。着电子技术和电子商务的发展和应用，半结构化的基于Web的数据挖掘在理论和实践上都变得越来越重要。
中文分词技术在Web应用中，文本处理的速度往往是性能的关键，单词的快速分割具有重要的实际意义。
于Web的文本分段是基于Web的信息处理的基础：例如，信息检索，抽象训练和Web过滤需要对Web文本词进行分割。络文本的主体主要由英文和中文组成，由于英文单词之间有空格，因此不存在单词分词的问题。个中文句子中的单词和单词之间没有空格，因此必须用技术分隔。对于中文网页，首先要做的是分割中文单词，以便更容易创建索引文件。词的准确性对于搜索引擎非常重要，但如果单词的分词太慢，即使准确度较高，搜索引擎也不允许。于搜索引擎必须处理数亿个网页，如果单词的分割太长，则更新搜索引擎内容的速度将受到严重影响。需要在分词的速度和准确性之间进行折衷。外，在网络的现实世界中，新词出现无穷无尽，有些则是短暂的。
效识别新的网络词汇也很困难。直搜索引擎词典还需要行业特定的功能，例如医学研究，其必须包括特定于医学的词汇。分单词的方法有很多种，主要分为两类：第一类是基于字符串的对应关系：汉字与机器字典中的单词匹配。果在字典中找到字符串，则匹配成功。要有正极大匹配方法，最大逆匹配方法和最小分割等方法。二类是统计方法：从概率的角度来看，单个词出现在词汇表中的常见概率相对较大。邻单词可能越多，成为单词的可能性就越大。于上述参考，分析处理过的材料以获得相应单词出现的可能性，然后计算相邻单词出现的可能性。果它远大于单个单词出现的总和，它可以成为一个单词。实际应用中，分词统计方法与词典结合使用，不仅使相应的分词功能更快更有效，而且还使用无字典的上下文来识别新词并消除模糊结论垂直搜索引擎是获取专业信息的重要工具，因为它具有相关性，明确目的和高准确性，以及信息市场的共同呼唤和用户需求。的操作对于通用搜索引擎是不可替代的。计垂直搜索引擎将越来越受欢迎，并对在线用户生活的各个方面产生更深刻的影响。"
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