基于Web页面平均质量的Web搜索模型和优化算法
基于大数据分析的网页搜索引擎优化与推荐
基于大数据分析的网页搜索引擎优化与推荐随着互联网的发展，搜索引擎已经成为人们获取信息的重要工具之一。
无论是网页的排名还是推荐结果，都直接影响到用户的搜索体验和网站的流量。
为了提高网页搜索引擎的优化与推荐效果，许多公司和个人开始采用大数据分析的方法。
本文将从基于大数据分析的角度，探讨网页搜索引擎优化与推荐的相关问题。
网页搜索引擎优化，即SEO（Search Engine Optimization），是网站在搜索引擎中提高排名和曝光度的一系列优化技术。
大数据分析技术可以帮助优化师们获取更多的搜索关键词、了解用户搜索习惯、改进网页内容和结构等，从而提高网站的排名和曝光度。
首先，大数据分析可以帮助优化师们获取更多的搜索关键词。
通过对海量的搜索数据进行分析，可以发现用户的搜索习惯和需求。
优化师们可以根据这些数据，对网页的标题、关键词、描述进行优化，从而提高网页在搜索结果中的排名。
此外，大数据分析还可以帮助发现网页被搜索的潜在关键词，从而扩大网站的曝光度。
其次，大数据分析可以帮助优化师们了解用户的搜索习惯。
通过分析用户的搜索记录和点击行为，可以了解用户的兴趣和偏好。
优化师们可以根据这些数据，调整网站的内容和布局，提供更加符合用户需求的搜索结果。
此外，大数据分析还可以发现用户的搜索习惯随着时间的变化而变化，优化师们可以及时调整网站的优化策略，以适应用户的需求变化。
除了优化网页搜索引擎，大数据分析还可以用于网页推荐。
网页推荐，即将用户可能感兴趣的网页推荐给他们，以提高用户的搜索体验和网站的流量。
大数据分析可以根据用户的历史搜索记录、点击行为和其他相关数据，构建用户的兴趣模型。
通过分析这些数据，可以预测用户可能感兴趣的网页，并将这些网页推荐给用户。
这样，不仅可以提高用户的搜索体验，还可以增加网站的流量和广告收入。
在进行网页搜索引擎优化与推荐的过程中，大数据分析面临一些挑战和问题。
首先，数据的规模庞大，需要使用分布式存储和计算的技术来处理。
网络爬虫 1
广度优先搜索策略是指在抓取过程中，在完成当前层次的搜索后，才进行下一层次的搜索。该算法的设计和实现相对简单。在目前为覆盖尽可能多的网页，一般使用广度优先搜索方法。也有很多研究将广度优先搜索策略应用于聚焦爬虫中。其基本思想是认为与初始URL在一定链接距离内的网页具有主题相关性的概率很大。另外一种方法是将广度优先搜索与网页过滤技术结合使用，先用广度优先策略抓取网页，再将其中无关的网页过滤掉。这些方法的缺点在于，随着抓取网页的增多，大量的无关网页将被下载并过滤，算法的效率将变低。
编辑本段网页分析算法
网页分析算法可以归纳为基于网络拓扑、基于网页内容和基于用户访问行为三种类型。
基于网络拓扑的分析算法
基于网页之间的链接，通过已知的网页或数据，来对与其有直接或间接链接关系的对象（可以是网页或网站等）作出评价的算法。又分为网页粒度、网站粒度和网页块粒度这三种。 1 网页(Webpage)粒度的分析算法 PageRank和HITS算法是最常见的链接分析算法，两者都是通过对网页间链接度的递归和规范化计算，得到每个网页的重要度评价。PageRank算法虽然考虑了用户访问行为的随机性和Sink网页的存在，但忽略了绝大多数用户访问时带有目的性，即网页和链接与查询主题的相关性。针对这个问题，HITS算法提出了两个关键的概念：权威型网页（authority）和中心型网页（hub）。 基于链接的抓取的问题是相关页面主题团之间的隧道现象，即很多在抓取路径上偏离主题的网页也指向目标网页，局部评价策略中断了在当前路径上的抓取行为。文献[21]提出了一种基于反向链接（BackLink）的分层式上下文模型（Context Model），用于描述指向目标网页一定物理跳数半径内的网页拓扑图的中心Layer0为目标网页，将网页依据指向目标网页的物理跳数进行层次划分，从外层网页指向内层网页的链接称为反向链接。 2 网站粒度的分析算法 网站粒度的资源发现和管理策略也比网页粒度的更简单有效。网站粒度的爬虫抓取的关键之处在于站点的划分和站点等级(SiteRank)的计算。SiteRank的计算方法与PageRank类似，但是需要对网站之间的链接作一定程度抽象，并在一定的模型下计算链接的权重。? 网站划分情况分为按域名划分和按IP地址划分两种。文献[18]讨论了在分布式情况下，通过对同一个域名下不同主机、服务器的IP地址进行站点划分，构造站点图，利用类似PageRank的方法评价SiteRank。同时，根据不同文件在各个站点上的分布情况，构造文档图，结合SiteRank分布式计算得到DocRank。文献[18]证明，利用分布式的SiteRank计算，不仅大大降低了单机站点的算法代价，而且克服了单独站点对整个网络覆盖率有限的缺点。附带的一个优点是，常见PageRank 造假难以对SiteRank进行欺骗。? 3 网页块粒度的分析算法 在一个页面中，往往含有多个指向其他页面的链接，这些链接中只有一部分是指向主题相关网页的，或根据网页的链接锚文本表明其具有较高重要性。但是，在PageRank和HITS算法中，没有对这些链接作区分，因此常常给网页分析带来广告等噪声链接的干扰。在网页块级别(Block?level)进行链接分析的算法的基本思想是通过VIPS网页分割算法将网页分为不同的网页块(page block)，然后对这些网页块建立page?to?block和block?to?page的链接矩阵，?分别记为Z和X。于是，在page?to?page图上的网页块级别的PageRank为?W?p=X×Z；?在block?to?block图上的BlockRank为?W?b=Z×X。?已经有人实现了块级别的PageRank和HITS算法，并通过实验证明，效率和准确率都比传统的对应算法要好。?
基于数据挖掘的网页分类算法研究
基于数据挖掘的网页分类算法研究近年来，随着互联网技术的不断发展，网络上的信息越来越多，如何在这不断增长的信息海洋中迅速准确地找到所需的内容，成为了网络用户需要解决的重要问题。
为了解决这一问题，人们开发了各种各样的网络搜索引擎，而网页分类算法则是其中非常重要的一种技术。
网页分类算法是指将一个包含大量网页的数据集合进行分类，使得同一类的网页归属于同一个类别，不同类的网页则归属于不同类别。
目前，广泛采用的一种网页分类算法是基于数据挖掘技术的算法，即通过对网页数据的特征提取和分析，来建立分类模型，并用模型实现对新网页的自动分类。
网页分类算法通过分析网页的文本内容、链接结构、页面布局等多个方面的特征，进行分类。
其中，文本内容是网页分类的最主要特征，它可以通过自然语言处理技术来提取，包括词频、倒排列表、主题模型等。
链接结构则是指网页之间的超链接关系，通过分析网页之间的链接密度、垃圾网页的导向关系等特征，判断网页的权重和重要性。
页面布局则是指网页的视觉展现形式，通过分析网页的排版、颜色、字体、图片等特征，判断网页的主题、内容类型和质量。
在进行网页分类算法研究时，首先需要选取正确的特征集合，对于不同的问题和数据集，要选择对应的特征来进行分析。
其次，需要建立合适的分类模型，对于不同的数据类型和分析需求，要选择合适的模型来进行建立和训练。
最后，在进行算法实现时，需要选择合适的工具和平台来进行实现和测试。
目前，网页分类算法已经被广泛应用于各类互联网应用中，如搜索引擎、网络推荐系统、信息过滤器等。
通过运用网页分类算法，可以大大提高网络信息获取和处理的效率和准确性，为用户提供更好的服务。
未来，随着互联网技术的不断发展和应用，网页分类算法也将继续得到完善和创新，不断提升分类准确率和效率，为用户提供更好的网络信息处理服务。
人工智能的智能搜索和优化方法
人工智能的智能搜索和优化方法在当今信息时代发挥着越来越重要的作用。
随着互联网的蓬勃发展，信息爆炸式增长，用户需要从海量信息中快速准确地找到所需的内容。
传统的搜索引擎往往只能通过关键词匹配的方式来检索信息，缺乏智能化的搜索能力。
而人工智能的智能搜索和优化方法则可以通过机器学习、自然语言处理等技术实现对用户搜索意图的理解和精准匹配，为用户提供更加个性化、智能化的服务。
人工智能的智能搜索和优化方法主要包括内容推荐、搜索排序、自然语言处理、知识图谱等技术。
内容推荐是基于用户的历史行为、兴趣偏好等信息，通过推荐算法向用户推荐相关内容，提高用户体验。
搜索排序是通过机器学习等技术对搜索结果进行排序，将最相关的内容展示在用户面前。
自然语言处理则是通过对用户输入的自然语言进行处理，理解用户意图，从而更好地满足用户的需求。
知识图谱则是将各种不同形式的知识整合成一个结构化的知识图谱，为搜索引擎提供更多的语义信息，提高搜索结果的准确性和相关性。
人工智能的智能搜索和优化方法在许多领域都得到了广泛应用。
在电子商务领域，人工智能的智能搜索和推荐系统可以根据用户的购物历史、兴趣爱好等信息，为用户推荐最符合其需求的商品，提高用户的购物体验。
在在线教育领域，人工智能的智能搜索和推荐系统可以根据学生的学习习惯、知识水平等信息，为学生推荐最适合其的学习资源，提高学习效率。
在医疗领域，人工智能的智能搜索和优化方法可以帮助医生更快地获取临床指南、最新研究成果等信息，提高医疗决策的准确性。
然而，人工智能的智能搜索和优化方法也面临着一些挑战。
首先，随着信息的快速增长，如何更好地对海量信息进行有效搜索和推荐是一个重要问题。
其次，用户的行为具有一定的不确定性，如何更好地对用户行为进行建模，以提高推荐的准确性是另一个挑战。
此外，如何保护用户的隐私信息，避免因为信息泄露带来的风险也是一个亟待解决的问题。
为了解决这些挑战，研究人员提出了许多创新性的方法。
网站搜索功能的优化技巧
网站搜索功能的优化技巧在当今数字化时代，网站的用户体验对于吸引和保留访问者至关重要。
而一个高效、准确的搜索功能是网站用户体验的关键之一。
本文将探讨网站搜索功能的优化技巧，以帮助网站开发者提升搜索功能的效果和用户满意度。
一、优化搜索引擎1. 选择合适的搜索引擎：针对不同类型的网站，有不同的搜索引擎可供选择。
例如，针对电商网站，可以选择专门针对电商优化的搜索引擎，如Elasticsearch或Solr。
2. 提升搜索算法：搜索算法的质量直接关系到搜索结果的准确性和排序的合理性。
开发者可以引入机器学习和自然语言处理等技术，优化搜索算法，提高搜索结果的质量。
3. 搜索提示功能：搜索提示功能可以在用户输入关键词的过程中，自动弹出与关键词相关的搜索建议。
这不仅能帮助用户快速找到想要的内容，也能减少用户输入错误关键词的可能性。
二、完善搜索功能设置1. 支持多种搜索条件：在搜索功能中，为用户提供不同的搜索条件选项，如关键词、地区、日期、类型等，以满足用户的个性化搜索需求。
2. 同义词和近义词处理：针对不同的行业和领域，可能存在多种不同的术语和词汇。
为了提高搜索的全面性和准确性，开发者可以通过同义词和近义词的处理，将用户查询的词汇与相关术语进行匹配。
3. 按相关性排序：将搜索结果按照相关性进行排序，能够更好地展示用户最可能感兴趣的内容。
在搜索结果中，更相关的内容排在更靠前的位置，提高用户的点击率和满意度。
三、优化搜索结果页面1. 显示关键信息：在搜索结果页面中，要显示关键信息，如标题、摘要、所属分类等。
这样用户就可以通过浏览搜索结果的摘要，快速判断是否是自己要找的内容。
2. 提供筛选和排序功能：除了基本的搜索功能外，还可以在搜索结果页面提供筛选和排序功能。
用户可以根据自己的偏好，对搜索结果进行筛选和重新排序。
3. 返回到搜索结果：在查看具体内容的页面，应该提供返回到搜索结果页面的链接或按钮。
这样用户可以方便地回到搜索结果页面，继续浏览其他相关内容。
信息工程学院毕业设计(论文)参考选题
信息工程学院毕业设计（论文）参考选题计算机科学与技术专业一、信息管理、数据库技术及应用××数据库系统开发××网络数据库系统开发××管理系统设计及开发基于C/S或B/S的事务查询系统中小学校园网信息管理平台研制实验室管理信息系统设计与实现企业管理信息系统设计与实现人事管理信息系统设计与实现学生信息管理系统设计与实现职工信息系统设计与实现职工工资管理系统设计与实现客房管理系统设计与实现考试管理信息系统设计与实现超市管理系统设计与实现考务管理信息系统教务信息处理系统的设计与实现图书馆管理系统教学项目管理系统的设计与实现机房日常管理管理系统的设计与实现学籍管理系统工程项目管理系统的设计与实现小型商业企业的管理信息系统（POS）管理信息系统的安全性探讨××MIS系统设计及实现一个小型MIS的开发与设计二、计算机网络技术及应用××网络软件的开发和研究××网络硬件的研制与开发××网络理论的研究网络环境中的数据共享问题的分析与对策网络状态监测系统基于电子商务的ERP系统网络协议的描述与实现网上商店的设计与实现Web服务组件局域网图书资料查询系统数字图书馆的设计三、网页制作及应用基于Web的××数据库开发基于Web的××管理系统设计与实现基于Web的网络考试系统的研究与实践网上测评系统的设计基于web网站的综合考评系统的设计基于web网站的考试系统设计网上选课系统的设计与实现网上教育资源库系统的设计基于互联网的学习课件的研制基于互联网的辅导答疑系统研制基于ASP的WEB数据库开发五、计算机与教育、教学人工智能在教学管理中的应用及实践人工智能的思想和方法设计自动排课系统××专家系统的设计与开发在线考试系统的设计与实现试题库软件设计基于教学型软件的设计与实现基于练习型交互软件的设计与实现基于游戏型学习软件的设计与实现××试题库自动出卷系统的设计与实现试卷自动生成系统设计六、算法分析及应用用霍夫曼编码和词典编码实现的数据无损压缩程序设计拓扑排序算法的改进数据采集与图象处理系统的设计与实现DSP在音频压缩中的应用MPEG标准的研究一个三维图形系统小波变换在图像处理中的应用经典图像压缩算法比较对某个实用算法的分析评价电子阅览室收费系统七、其它基于MapInfo的XX系统的设计与实现基于XXX的USB/PCI驱动程序的设计基于XXX的硬件设计（以下为实用软件设计题目，也可以做为毕业选题）计算机科学与技术专业软件设计题目题目：网络在线考试系统内容：该考试系统采用开放、动态的系统架构，将传统的考试模式与先进的网络应用相结合；它可以是专门用于试题录入、查询、修改、删除、组卷以及参加在线考试的ASP应用程序。
互联网搜索引擎的算法与优化技巧
互联网搜索引擎的算法与优化技巧随着互联网的快速发展，搜索引擎已经成为人们获取信息的主要途径之一。
搜索引擎的核心是其算法，它决定了搜索结果的排序和相关性。
本文将介绍互联网搜索引擎的算法和优化技巧。
一、搜索引擎算法的基本原理搜索引擎的算法是根据用户的搜索关键词，在海量的网页中找到相关的结果并进行排序。
搜索引擎的算法通常包括以下几个方面的考虑：1. 关键词匹配：搜索引擎首先会根据用户输入的关键词，在索引中找到相关的网页。
关键词匹配的算法通常会考虑词频、词权重等因素。
2. 网页质量评估：搜索引擎会对网页的质量进行评估，以确定其在搜索结果中的排名。
网页质量评估的算法通常会考虑网页的权威性、原创性、用户评价等因素。
3. 链接分析：搜索引擎会根据网页之间的链接关系，对网页进行分析和评估。
链接分析的算法通常会考虑链接的数量、质量、相关性等因素。
4. 用户行为分析：搜索引擎会根据用户的搜索行为和点击行为，对搜索结果进行调整和优化。
用户行为分析的算法通常会考虑用户的点击率、停留时间等因素。
二、搜索引擎优化技巧为了提高网站在搜索引擎中的排名，网站管理员可以采取一些优化技巧。
以下是一些常用的搜索引擎优化技巧：1. 关键词优化：选择合适的关键词，并在网页的标题、内容、链接等位置进行合理的布局。
关键词的选择应该考虑用户的搜索习惯和搜索意图。
2. 内容优化：提供高质量、原创的内容，满足用户的需求。
内容应该具有一定的深度和广度，同时要注意关键词的合理使用。
3. 网站结构优化：优化网站的结构，使搜索引擎能够更好地抓取和索引网页。
合理设置网站的导航、链接和URL结构，提高网站的可访问性和可读性。
4. 外部链接优化：增加外部链接的数量和质量，提高网站的权威性和可信度。
可以通过发布原创的高质量内容、参与行业论坛和社交媒体等方式来增加外部链接。
5. 用户体验优化：提供良好的用户体验，包括网站的加载速度、页面的布局和设计、用户交互等方面。
基于大数据的网页检索系统设计与优化
基于大数据的网页检索系统设计与优化随着互联网的快速发展和数据量的爆炸式增长，现代社会已经进入了一个大数据时代。
在这个时代里，如何有效地获取和利用海量的数据成为了一个重要的问题。
而网页检索系统作为信息检索的核心工具之一，在大数据时代中具有着重要的作用。
设计一个基于大数据的网页检索系统需要考虑以下几个方面：数据爬取、索引构建、查询处理和结果排序。
本文将详细介绍这些方面，并提出一些优化策略。
首先，数据爬取是构建基于大数据的网页检索系统的首要任务。
数据爬取主要包括爬取网页内容和抽取网页元数据。
爬虫技术可以通过模拟用户访问行为，自动化地获取网页内容。
同时，通过解析网页的HTML结构，可以抽取出网页的元数据，如标题、URL、发布时间等。
在进行数据爬取时，需要考虑到网页的规模和更新频率，选择合适的爬虫策略，以保证数据的全面性和及时性。
其次，索引构建是网页检索系统的核心部分。
索引可以帮助系统快速定位和检索相关的网页。
在大数据时代，网页数量庞大，因此需要高效的索引结构来支持快速检索。
传统的倒排索引可以满足这一需求。
倒排索引可以通过建立词项与网页的映射关系，使得系统能够根据用户查询的关键词快速定位相关网页。
为了提高索引构建的效率和搜索的准确性，可以使用分布式计算和并行处理技术，将索引构建任务拆分成多个子任务，提高系统的处理能力。
接下来，查询处理是网页检索系统的关键环节。
查询处理主要包括用户查询的解析和与索引的匹配。
用户查询通常包含多个关键词，因此需要对用户查询进行分词、词性标注等操作，以方便与索引中的关键词进行匹配。
在进行查询处理时，可以使用倒排索引来快速定位相关网页。
同时，为了提高查询的效率和准确性，还可以采用布尔检索模型、向量空间模型等技术来优化查询处理过程。
最后，结果排序是网页检索系统的最终目标。
结果排序是根据用户查询的相关性对搜索结果进行排序的过程。
一般来说，系统需要根据网页与用户查询的匹配程度、网页的权威度和用户反馈等因素进行综合评估，并给出一个综合的排序结果。
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(5)
把满足式 ( 5) 的一对复数 α和 β称为一个量子比特的概
率幅 ,因此量子比特可以用概率幅表示为 [αβ]T。
在 Q GCMA 中 ,在第 k代的抗体种群为 A ( k) = [ a1 ( k) a2 ( k) … an ( k) ], ai ( k) 定义如下 :
ai ( k) =
co sk1 co sk2 … co skm sink1 sink2 … sinkm
一个优秀的搜索引擎必须处理以下几个问题 : 1)网页的 分类 ; 2)自然语言的处理 ; 3)搜索策略的调度和协作 ; 4)面向 特定用户的搜索 。所以很多搜索引擎不同程度地使用了一些 人工智能的技术来解决这些方面的问题 。近年来 ,遗传算法 ( Genetic A lgorithm , GA )因其高效的优化性能在 W eb搜索中 得到了广泛的应用 。在这些研究成果中 , GA 算法通过用户 提供的一些主页 ,能自动搜索并获取其他相关主页 。文献 [ 2 ]描述了一种基于 HTML标签的遗传学习机制的 W eb文档 检索方法 ;文献 [ 3 ]提出了一种基于 GA 的信息检索方法 ,通 过 GA 可以对 W eb页进行自动分类和更新 [4 ] 。文献 [ 5 - 6 ] 主要针对 W eb页检索 , GA用来预测用户的参数选择 、动态优 化和 W eb页的动态链接 。文献 [ 1 ]利用遗传算法建立用户的 Profile应用于个性化系统 。文献 [ 7 - 8 ]提出了一种基于 GA 的 W eb关联规则挖掘算法 。 GA是一类模拟生物进化的智能 优化算法 ,它在解决组合优化问题中具有明显的优势和特色 ,
总数 , Z Ki 为每个关键词所链性 H ( P) :
m
∑ H ( P) = A i ( P)
(2)
i =1
其中 m 为每页的链接总数 。
定义 3 W eb页面平均质量 M ( P) :
M ( P) = Hmax ( P) + Hm in ( P)
收稿日期 : 2008 - 10 - 27;修回日期 : 2008 - 12 - 09。 作者简介 :付国瑜 (1973 - ) ,女 ,重庆人 ,讲师 ,硕士 ,主要研究方向 :数据挖掘 、信息安全 ; 黄贤英 ( 1968 - ) ,女 ,重庆人 ,教授 ,硕士 ,主要 研究方向 :信息安全 。
第 29卷第 4期 2009年 4月
计算机应用 Journal of Computer App lications
Vol. 29 No. 4 Ap r. 2009
文章编号 : 1001 - 9081 (2009) 04 - 1114 - 03
基于 W eb页面平均质量的 W eb搜索模型和优化算法
关键词 :搜索引擎 ; W eb搜索 ;遗传算法 ;克隆选择算法 ;量子计算 中图分类号 : TP391 文献标志码 : A
W eb search m odel and optima l a lgor ithm ba sed on m ean quan tity of W eb pages
FU Guo2yu, HUANG Xian2ying
针对 GA 算法在 W eb搜索中存在的问题 ,我们在 GA 算 法的基础上 ,融入了量子计算和克隆选择算法的思想 ,并提出 一种新 的 量 子 遗 传 克 隆 挖 掘 算 法 (Quantum Genetic Clonal M ining A lgorithm , QGCMA ) 。克隆选择算法 ( Clonal Selection A lgorithm , CSA )是模拟免疫系统对病菌的多样性识别能力而 设计出来的多峰值搜索算法 [9 ] ,其对父代进行克隆复制的策 略 ,能有效地保持了解的多样性并扩大空间搜索范围 。量子 计算 (Quantum Computing, QC)是信息科学和量子力学相结 合的新兴交叉科学 。QC的多样性 、全干扰性 ,可克服 GA 的 早熟收敛现象 [10 ] 。通过仿真实验证明 , QGCMA 算法能有效 弥补遗传算法在 W eb搜索中的不足 ,是一种解决 W eb搜索问 题行之有效的快速方法 。
(3)
2
其中 : Hmax ( P) 和 Hm in ( P) 分别指应用 Q GCMA算法后 W eb页 面资源属性的最大值和最小值 。
2 QGCMA 算法的应用
QGCMA 挖掘算法将 QC、GA 和 CSA 的优点充分进行结 合 ,下面是该算法的设计模型 。
定义 4 QGCMA模型 :
QGCM A = ( E, F, Cl , Cr, M )
付国瑜 ,黄贤英
(重庆工学院 计算机科学与工程学院 ,重庆 , 400050) ( studywork2008@ yahoo. com. cn)
摘 要 :针对 W eb搜索引擎的特点 ,提出了一种基于量子遗传克隆挖掘 (QGCMA )的搜索策略 。该算法将用户的 查询描述为 W eb页面的平均质量 ,并通过克隆 ,变异 ,交叉的操作获取具有高亲和度的抗体 (W eb页面 ) 。通过实验结 果分析得出 ,在 W eb搜索中该方法比标准的遗传算法 ( GA )具有较明显的优势 。
1, 2, …, NC - 1。
2. 4 遗传变异
通过克隆扩大了群体的规模后 , 对克隆后的临时群体
A ′( k) 中每个抗体进行变异 , 可以提高群体中抗体的多样性 ,
扩大搜索范围 ,用来寻找更优秀的抗体 。遗传变异操作如下 :
第 4期
付国瑜等 :基于 W eb页面平均质量的 W eb搜索模型和优化算法
1 11 5
性 H ( P) 两个性能指标来描述 W eb搜索问题 。 定义 1 W eb页面权威属性 A ( P) :
n
∑ A ( P) = Z Ki
(1)
i =1
其中 , K1 , K2 , …, Kn 为用户输入的关键词 , n 为输入关键词的
Key words: search engine; W eb search; Genetic A lgorithm ( GA ) ; Clonal Selection A lgorithm (CSA ) ; Quantum Computing (QC)
0 引言
随着 W eb技术的飞速发展 ,人们越来越依靠网络来查找 他们所需要的信息 ,但是 ,由于网上的信息源多不胜数 ,也就 是我们经常所说的“R ich Data, Poor Information”。所以如何 有效地发现我们所需要的信息 ,就成了一个很关键的问题 。 为了解决这个问题 ,搜索引擎就随之诞生 。搜索引擎以一定 的策略在互联网中进行搜索 、发现信息 ,对信息进行理解 、提 取 、组织和处理 ,并为用户提供检索服务 ,从而起到信息导航 的目 的 [1 ] 。目 前 , 75%的 W eb 用 户 经 常 进 行 搜 索 , 64%的 W eb用户以搜索作为寻找信息的主要方法 , W eb搜索引擎已 经成为当今信息技术领域研究的热点和焦点问题 。
1 W eb搜索问题描述
在 W eb 搜 索 过 程 中 , 每 个 W eb 页 面 都 有 作 为 权 威 (Authority) , 并被指向的属性 A ( P) ; 同时具有作为资源中心 ( Hub) ,并指向其他页面的属性 H ( P) 。针对上述 W eb搜索的 特点 ,本文将以 W eb页面权威属性 A ( P) 和 W eb页面资源属
(6)
其中 , ki = 2 ×π ×r, r = random [ 0, 1 ], i = 1, 2, …, m; j = 1,
2, …, n; m 为抗体 (W eb页面 ) 的长度 , n为抗体群大小 (W eb
页面的数量 ) , k为进化代数 。
在式 ( 6) 中 , co ski, sinki 都被初始化为 1 / 2,并产生规模 为 n初始抗体群 A ( 0) , i = 1, 2, …, m , j = 1, 2, …, n。
2. 2 亲和度函数
亲和度是用来表明抗体与抗原之间的匹配程度 ,亲和度
越高 ,说明抗体越接近抗原 ,也就越接近所求问题的解 [11 - 12 ] 。
本文设计的亲和度函数为 :
f ( an tibody) = eM (p)
(7)
亲和度函数表明 , W eb页面平均质量 M ( P) 越高 ,则该页
面被搜索到的概率就越大 。
但在 W eb挖掘问题上 ,最优个体并不能代表问题的最优解 , 问题的解要通过一组染色体来表示 ,因此该方法存在染色体 集成的问题 。在研究中发现 ,并不是适应高的染色体集成在 一起形成的解越好 ,这就要求算法不仅要能找出适应度高的 个体 ,还要能找出适应度不高但能提高最终挖掘结果准确性 的那部分个体 。能否找出这些适应度不高的个体并在进化过 程中保留这些个体 ,是决定挖掘算法性能好坏的关键 。这不 仅要求算法具有很好的全局搜索能力和局部搜索能力 ,而且 能在进化过程中维持多样性的有效探索 。
2. 3 克隆 克隆是依据抗体与抗原的亲合度函数 f ( 3 ) , 将解空间
中的 一 点 ai ( k) ∈ A ( k) 分 裂 成 N c 个 相 同 的 点 a′i ( k) ∈ A ′( k) , N c 是克隆规模 [13 ] 。
设抗体群 A ( k) = [ a1 ( k) , a2 ( k) , …, an ( k) ], 克隆算子 Cl 定 义 为 : Cl (A ( k) ) = [ Cl ( a1 ( k) ) , Cl ( a2 ( k) ) , …, Cl ( an ( k) ) ]。其中 , Cl ( ai ) = I ×ai, i = 1, 2, …, n, Ii 为 N c 维 行向量 , 而 N c = g (β, f ( ai ( k) ) ) 。一般取 g (β, f ( ai ( k) ) ) =
(S chool of Com pu ter S cience and Engineering, Chongqing Institu te of Technology, Chongqing 400050, Ch ina)