新技术论文-搜索引擎研究
搜索引擎毕业论文
搜索引擎毕业论文搜索引擎毕业论文搜索引擎是当今信息时代的重要工具之一，它以其高效、准确的搜索结果，为人们提供了便捷的信息检索途径。
然而，搜索引擎的发展也面临着一些挑战和问题。
本文将探讨搜索引擎的发展历程、技术原理以及存在的问题，并提出一些改进的建议。
一、搜索引擎的发展历程搜索引擎的发展可以追溯到20世纪90年代，当时互联网开始迅速普及。
最早的搜索引擎主要是通过建立网页目录和分类索引的方式进行信息检索，但由于互联网信息的快速增长，这种方式无法满足用户的需求。
随着技术的进步，基于关键词的搜索引擎逐渐兴起，它通过对网页内容进行索引和排名，提供更加准确和全面的搜索结果。
二、搜索引擎的技术原理搜索引擎的核心技术是信息检索和网页排名。
信息检索是指根据用户输入的关键词，从海量的网页中筛选出与之相关的页面。
这一过程主要包括网页爬取、索引建立和查询处理等步骤。
网页爬取是指搜索引擎通过自动化程序（蜘蛛）访问互联网上的网页，并将其内容存储到数据库中。
索引建立是指将网页内容进行分词、词频统计等处理，生成索引文件以便后续查询。
查询处理是指根据用户输入的关键词，从索引文件中查找相关网页，并按照一定的算法进行排序和展示。
网页排名是指根据一定的算法，对搜索结果进行排序和展示。
搜索引擎的排名算法通常基于网页的相关性、权威性和用户体验等因素进行评估。
相关性是指网页与用户输入的关键词的匹配程度，权威性是指网页的信誉和影响力，用户体验是指用户对搜索结果的满意度。
搜索引擎通过对这些因素进行综合评估，为用户提供最符合其需求的搜索结果。
三、搜索引擎存在的问题尽管搜索引擎在信息检索方面取得了显著的成就，但仍然存在一些问题。
首先，搜索结果的准确性和可信度有待提高。
由于互联网上存在大量的垃圾信息和虚假信息，搜索引擎往往难以准确判断网页的质量和真实性。
其次，搜索引擎的个性化推荐功能存在一定的局限性。
虽然搜索引擎可以根据用户的搜索历史和兴趣偏好，为其提供个性化的搜索结果，但这种推荐往往容易陷入信息过滤的困境，导致用户接触到的信息变得单一和局限。
优化互联网搜索引擎的技术创新
优化互联网搜索引擎的技术创新随着社会的不断发展和科技的进步，互联网已经成为了人们生活不可或缺的一部分。
在这个信息爆炸的时代，准确、快捷地获取需要的信息变得至关重要。
而搜索引擎，作为互联网最为基础的服务之一，其优化和创新显得尤为重要。
优化搜索引擎的技术创新，既需要技术上的突破，也需要对用户需求的深入研究。
下面我们从技术创新和用户需求两方面来讨论如何优化互联网搜索引擎。
一、技术创新方面1. 利用大数据技术搜索引擎搜索结果的排序是由算法决定的。
而大数据技术可以实现对大量数据进行分析和挖掘，帮助搜索引擎更准确地进行排序。
通过对用户使用搜索引擎的行为数据的分析，可以更加清楚地了解用户的需求，同时，也可以对搜索引擎的算法进行优化，提高搜索的准确度。
2. 引入人工智能技术使用人工智能技术来协助搜索引擎的工作，可以让搜索引擎更好地理解用户的意图。
人工智能可以通过语义分析和自然语言处理来理解用户的搜索意图，并提供更加准确和有用的搜索结果。
此外，人工智能技术还可以帮助搜索引擎进行语音识别和图像识别，让搜索引擎的应用范围更加广泛。
3. 加强移动端搜索引擎开发移动端已成为互联网应用的主流，对于搜索引擎而言，也存在更多的技术挑战。
搜索引擎需要对不同的移动端进行适配，而这需要更加灵活和高效的技术支持。
同时，移动端搜索引擎也需要考虑用户使用场景的变化。
例如，使用手机搜索的用户更倾向于语音搜索和快速搜索。
因此，针对移动端搜索引擎的技术应当更加注重用户需求的深度挖掘。
二、用户需求方面1. 个性化搜索用户的需求都是不同的，而如何为每个用户提供个性化的搜索结果是一个亟需解决的问题。
个性化搜索需要考虑用户的兴趣、搜索历史、地理位置等多个因素，同时还需要不断地跟进用户的变化，及时更新个性化的推荐结果。
个性化搜索需要准确地抓住用户的需求，这需要对用户的搜索行为进行收集和分析。
2. 扩大搜索范围用户的需求是多样的，搜索引擎应当适应用户的需求，不断扩大搜索范围，提供更加广泛的搜索结果。
搜索引擎 毕业设计
搜索引擎毕业设计搜索引擎毕业设计在当今信息爆炸的时代，搜索引擎已经成为人们获取知识和信息的重要工具。
无论是学术研究、日常生活，还是商业决策，搜索引擎都发挥着不可或缺的作用。
因此，我选择了搜索引擎作为我的毕业设计主题。
一、搜索引擎的发展历程搜索引擎的发展可以追溯到20世纪90年代初，当时的搜索引擎主要是基于关键词匹配的。
随着互联网的快速发展，搜索引擎的功能也不断增强，从简单的文本搜索逐渐演变成了多媒体搜索、语音搜索等多种形式。
同时，搜索引擎的算法也在不断优化，以提供更精准和高效的搜索结果。
二、搜索引擎的工作原理搜索引擎的工作原理可以简单概括为：爬取、索引和检索。
首先，搜索引擎会通过爬虫程序自动获取互联网上的网页内容，并将这些内容进行分析和处理。
然后，搜索引擎会将这些网页内容建立索引，以便用户进行检索。
最后，当用户输入关键词进行搜索时，搜索引擎会根据索引中的信息，匹配并呈现出与用户需求相关的搜索结果。
三、搜索引擎的评价指标为了评价搜索引擎的性能和质量，人们提出了一系列的评价指标。
其中，最常用的指标包括准确性、覆盖率、响应时间和用户满意度等。
准确性指标评估了搜索引擎返回的搜索结果与用户需求的匹配程度；覆盖率指标评估了搜索引擎对互联网上信息的收录程度；响应时间指标评估了搜索引擎返回搜索结果所需的时间；用户满意度指标则是通过用户反馈和调查来评估搜索引擎的用户体验。
四、搜索引擎的挑战和未来发展尽管搜索引擎在技术上已经取得了巨大的进步，但仍然面临着一些挑战。
首先，随着互联网的不断发展，信息量呈指数级增长，搜索引擎需要应对海量信息的处理和索引。
其次，人们对搜索结果的要求也越来越高，需要更加精准和个性化的搜索结果。
此外，搜索引擎还需要应对信息的多样性和复杂性，以及恶意信息和垃圾信息的过滤等问题。
未来，搜索引擎的发展方向可能包括以下几个方面。
首先，搜索引擎可能会更加注重语义理解和上下文分析，以提供更精准和个性化的搜索结果。
毕业论文的关键词与搜索引擎优化
毕业论文的关键词与搜索引擎优化在信息高度依赖互联网的今天，搜索引擎成为人们获取信息的主要途径。
对于撰写毕业论文的学生而言，了解如何选取合适的关键词，并进行搜索引擎优化，能够提高论文的可见度和影响力。
本文将介绍毕业论文关键词的选择方法，并探讨搜索引擎优化对于论文的重要性。
一、毕业论文关键词的选择方法关键词是描述论文主要内容和研究领域的重要标签。
通过合理选择关键词，可以使论文更容易被搜索引擎收录和检索，提高论文的曝光率。
以下是选择毕业论文关键词的几个方法：1. 突出研究主题：关键词应直接与论文的主要研究课题相关。
例如，如果论文是关于大数据分析的，可以选择关键词为“大数据”、“数据分析”、“机器学习”等，突出研究的主题。
2. 参考相关文献：查找与论文研究领域相关的高影响力论文，并分析这些论文中常用的关键词。
借鉴这些关键词的选择方法，有助于提高论文的曝光率。
3. 使用科学工具：借助一些在线的关键词分析工具，如Google Trends和百度指数等，可以了解当前热门关键词和搜索趋势。
选择与研究课题相关且热门的关键词，有助于扩大论文的影响力。
二、搜索引擎优化对于毕业论文的重要性搜索引擎优化（Search Engine Optimization，简称SEO）是通过优化网页结构和内容，使其在搜索引擎中排名靠前的技术。
在毕业论文中进行搜索引擎优化，可以使论文更容易被检索和阅读。
以下是搜索引擎优化对毕业论文的重要性：1. 提高曝光率：搜索引擎优化可以使论文在搜索结果中更容易被用户发现，提高论文的曝光率。
这样，更多的读者将有机会了解和引用论文。
2. 增强可信度：搜索引擎通常会将排名靠前的网页视为更有权威性和可信度。
通过优化论文的关键词和网页结构，使其在搜索结果中排名靠前，可以增强论文的可信度，为论文的研究价值背书。
3. 扩大影响力：搜索引擎优化可以使毕业论文在互联网上具有更大的传播力。
当其他研究者在相关领域进行文献调研时，他们更有可能通过搜索引擎找到优化过的论文，从而提高论文的引用量和影响力。
大数据时代的主流搜索引擎技术研究与优化
大数据时代的主流搜索引擎技术研究与优化随着信息化时代的不断发展，人们已经相当依赖搜索引擎来获取需要的信息。
搜索引擎在人们的日常生活中扮演了重要的角色。
在大数据时代，搜索引擎技术的研究和优化显得尤为重要。
一、搜索引擎的概念和发展搜索引擎是一种能够帮助用户快速查找感兴趣信息的网络工具。
搜索引擎的信息检索技术早在1960年代问世，经过数十年的发展逐渐成为目前世界上用户数量最多的互联网工具之一。
搜索引擎已经成为了目前互联网上搜索和分发信息的核心模式之一。
随着信息量的不断增大，传统的文本检索模式已经不能满足用户需求，因此现代搜索引擎逐渐采用了机器学习、自然语言处理、海量数据处理等技术，实现了更加精确和高效的信息检索。
二、搜索引擎技术的研究和优化搜索引擎技术的研究和优化主要包括以下方面：1、信息检索技术信息检索技术是搜索引擎关键的技术之一。
信息检索包括全文检索和关键词检索两个方面。
全文检索是指通过处理文档中的所有文本内容，将文本信息转化为索引，供用户检索。
关键词检索则是根据用户输入的关键词，对文本数据的库进行查询检索。
2、机器学习技术在搜索引擎中，机器学习被广泛应用于相关度排序的算法。
机器学习可以利用用户的历史搜索记录和浏览记录，预测用户感兴趣的内容并对其进行推荐。
3、自然语言处理技术用户的搜索问题通常都是自然语言，而搜索引擎能否准确理解用户问题、提供针对性的搜索结果，关键就在于自然语言处理技术的应用。
自然语言处理技术能有效地分析语句的意思，将用户的问题和搜索内容进行匹配。
4、海量数据处理技术搜索引擎会收集和处理各种文本数据，如网站内容、新闻、百科、社交媒体等，要求搜索引擎具有处理大数据量的能力。
如何快速处理海量数据是搜索引擎技术之一的难点，目前，批处理、流处理、分布式计算等技术被广泛应用。
三、搜索引擎技术的发展方向搜索引擎技术的未来可谓是充满想象空间，以下几个方向值得期待：1、语音搜索技术语音搜索技术即为用户提供语音交互的搜索服务。
浅谈人工智能搜索技术论文
浅谈人工智能搜索技术论文在当今这个信息爆炸的时代，人工智能（AI）技术的发展和应用已经渗透到我们生活的方方面面。
其中，人工智能搜索技术作为信息检索和数据挖掘领域的一项重要技术，正在不断地推动着搜索引擎的智能化和个性化。
本文将浅谈人工智能搜索技术的发展、应用以及面临的挑战和未来趋势。
引言随着互联网的快速发展，海量信息的获取和管理成为了一个亟待解决的问题。
传统的搜索技术已经无法满足人们对信息获取的高效率和个性化需求。
人工智能搜索技术以其强大的数据处理能力和智能算法，为解决这一问题提供了新的解决方案。
本文将从人工智能搜索技术的概念出发，探讨其在现代搜索引擎中的应用，并分析其面临的挑战和未来的发展方向。
人工智能搜索技术概述人工智能搜索技术是利用人工智能的方法和算法，对互联网上的海量信息进行高效、准确的检索和分析。
与传统搜索技术相比，人工智能搜索技术更加注重用户体验，能够根据用户的搜索习惯和偏好，提供更加个性化的搜索结果。
人工智能搜索技术的发展1. 自然语言处理（NLP）：作为人工智能搜索技术的重要组成部分，自然语言处理技术使得搜索引擎能够更好地理解用户的查询意图，从而提供更加精准的搜索结果。
2. 机器学习：通过机器学习算法，搜索引擎可以不断优化其搜索算法，学习用户的搜索行为，从而提供更加个性化的搜索服务。
3. 深度学习：深度学习技术的应用，使得搜索引擎在处理复杂数据和模式识别方面的能力得到了显著提升。
人工智能搜索技术的应用1. 个性化推荐：通过分析用户的搜索历史和行为模式，人工智能搜索技术能够为用户推荐更加个性化的内容。
2. 智能问答系统：结合自然语言处理技术，智能问答系统能够理解用户的查询，并提供更加人性化的答案。
3. 图像和视频搜索：利用深度学习技术，搜索引擎能够对图像和视频内容进行识别和分析，提供更加丰富的搜索结果。
面临的挑战1. 数据隐私和安全：随着人工智能搜索技术的广泛应用，用户数据的隐私和安全问题日益凸显。
《信息检索》中的搜索引擎优化技术大学生期末结课论文
《信息检索》中的搜索引擎优化技术大学生期末结课论文信息检索是指通过计算机技术对大量的信息进行筛选、处理和搜索，以获取用户所需的信息。
搜索引擎作为信息检索的主要工具之一，在互联网时代扮演着非常重要的角色。
为了提高用户的搜索体验和搜索结果的准确性，搜索引擎优化（Search Engine Optimization，SEO）技术应运而生。
与此同时，大学生们也对搜索引擎优化技术产生了浓厚的兴趣，并且在期末结课论文中进行了探讨。
一、搜索引擎与信息检索的关系信息检索是广义的概念，涵盖了多个搜索方式和工具。
而搜索引擎是信息检索的一种具体实现方式，通过设定关键词，检索对应的网页、文件等信息资源，将结果呈现给用户。
搜索引擎通过建立庞大的索引数据库和算法模型，提供了高效、准确的搜索功能。
二、搜索引擎优化技术的基本原理搜索引擎优化技术是通过对网站的内容、结构、外部链接等进行优化，提高网站在搜索引擎中的排名和曝光度。
其基本原理包括以下几点：1. 关键词优化：通过精确选择关键词，并在网页的标题、内容、链接等位置进行合理分布，提高网站与关键词的相关性。
2. 内容质量和原创性：搜索引擎更加偏爱具有高质量和原创性的内容。
因此，网站在优化过程中要注重提供有价值的信息，并避免重复、抄袭等行为。
3. 网站结构优化：良好的网站结构能提高搜索引擎的抓取效率和用户的浏览体验。
网站的导航、内部链接、URL结构等要符合搜索引擎的规范要求。
4. 外部链接建设：外部链接能提高网站的权威性和知名度，在搜索引擎的排名中起到重要作用。
优秀的外部链接来源包括友情链接、社交媒体、行业媒体等。
三、大学生对搜索引擎优化技术的关注随着互联网的迅猛发展，大学生对搜索引擎优化技术表现出浓厚的兴趣。
一方面，大学生积极运用搜索引擎优化技术，提高自身的个人博客、网站等的曝光度，增加对自己所学专业的认知度。
另一方面，大学生也将搜索引擎优化技术作为一门研究课题，通过论文等形式，深入探讨其原理、策略和应用。
搜索引擎中的查询扩展技术研究
搜索引擎中的查询扩展技术研究在当今信息爆炸的时代，搜索引擎已经成为人们获取信息的重要工具。
然而，用户在使用搜索引擎时，往往输入的查询词不够准确或完整，这可能导致搜索结果不能完全满足需求。
为了解决这一问题，查询扩展技术应运而生。
查询扩展技术的基本概念是通过对原始查询词进行分析和处理，增加相关的词汇或概念，从而更全面、准确地表达用户的信息需求。
这一技术的核心目标是提高搜索的召回率和准确率，让用户能够更轻松地找到他们真正想要的信息。
常见的查询扩展方法可以大致分为两类：基于词典的方法和基于语义的方法。
基于词典的查询扩展通常会利用一些预定义的词典资源，如词库、同义词典等。
当用户输入查询词后，系统会从这些词典中查找相关的同义词、近义词或上下位词，并将其添加到原始查询中。
例如，用户输入“手机”，系统可能会扩展为“智能手机”“移动电话”等。
这种方法的优点是简单直接，容易实现，但缺点是词典的覆盖范围有限，可能无法涵盖一些特定领域或新出现的词汇。
基于语义的查询扩展则更加复杂和智能。
它会尝试理解查询词的语义内涵，通过分析文本的上下文、语义关系等，挖掘出与原始查询相关的潜在概念。
比如，通过自然语言处理技术和机器学习算法，分析大量的文本数据，发现“手机”与“充电器”“耳机”等存在密切的语义关联，从而进行扩展。
这种方法能够更好地捕捉到语义层面的相关性，但对技术和数据的要求较高。
然而，查询扩展技术也面临着一些挑战。
其中一个关键问题是如何避免过度扩展。
如果扩展的词汇与原始查询相关性过低，可能会引入大量无关的搜索结果，反而降低了搜索的准确性。
另外，如何确定扩展词汇的权重也是一个难题。
不同的扩展词汇对于搜索结果的影响程度可能不同，需要合理地分配权重，以确保重要的扩展词汇能够得到充分的考虑。
为了应对这些挑战，研究人员不断探索和创新。
一些新的技术和方法逐渐被引入到查询扩展中。
例如，利用深度学习模型，如卷积神经网络和循环神经网络，来学习文本的语义表示，从而更精准地进行查询扩展。
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摘要搜索引擎，通常指的是收集了因特网上几千万到几十亿个网页并对网页中的每一个词（即关键词）进行索引，建立索引数据库的全文搜索引擎。
当用户查找某个关键词的时候，所有在页面内容中包含了该关键词的网页都将作为搜索结果被搜出来。
在经过复杂的算法进行排序后，这些结果将按照与搜索关键词的相关度高低，依次排列，方便用户查找。
如何更加快捷、准确地查找到用户所需的网络信息资源，是各大搜索引擎服务提供商和计算机网络研究人员的研究热点。
作为计算机专业的学生，搜索引擎技术对我们有很大的诱惑力，了解搜索引擎的发展现状、原理和技术手段，从算法的角度来认识搜索引擎，是我们必须掌握的知识之一。
文章概述了搜索引擎的出现与发展，原理与技术。
关键词：搜索引擎、基本原理、搜索算法、技术目录1绪论 (3)1.1 搜索引擎的出现与发展 (3)1.1.1 搜索引擎的出现 (3)1.1.2 搜索引擎的发展 (4)2 搜索引擎的原理与技术 (5)2.1 分类目录检索 (5)2.1.1 主题分类法 (6)2.1.2 学科分类法 (6)2.1.3 分面组配分类法 (6)2.1.4 图书分类法 (6)2.2 关键词检索 (6)2.2.1 从互联网上抓取网页 (8)2.2.2 建立索引数据库 (8)2.2.3 在数据库中搜索 (8)2.2.4 对搜索工作进行处理排序 (8)结论 (9)参考文献 (10)1.绪论近几年，随着网络的不断发展和壮大，搜索引擎越来越成为人们生活中重要的一部分，找资料、查地图、听音乐，只有想不到的，没有搜索不到的。
中国十年多来互联网的不断发展,造就出1.3亿的网民，搜索引擎也出现空前的火热。
在互联网出现的初期，雅虎、新浪、网易等大型门户网站拥有着绝对多的浏览量，原因在于当初的大部分网站在技术上无法与门户网站相媲美，多数质量较差，内容不丰富，所以大型门户网站优秀的网页设计风格，大量的信息及时更新赢得了用户的认可，创造了第一次互联网的高峰。
然而随之近年来网络技术的普及与应用，建立一个专业的网站已经不存在太多的技术门槛。
于是看好互联网前景的网站纷纷涌现在我们的面前。
相对比而言在某些领域中，大型门户网站的页面风格反而不如一些中小型网站的界面漂亮，同时各种分类的行业网站也慢慢的兴起，使得搜索引擎越来越成为人们生活中必不可少的实用工具。
搜索引擎的出现，整合了众多网站信息，恰恰起到了信息导航的作用。
通用搜索引擎就如同互联网第一次出现的门户网站一样，大量的信息整合导航，极快的查询，将所有网站上的信息整理在一个平台上供网民使用，于是信息的价值第一次普遍的被众多商家认可，迅速成为互联网中最有价值的领域。
互联网的低谷由此演变为第二次高峰。
大家熟知的搜索引擎Google、百度、雅虎等是通用搜索引擎现如今的杰出代，他们为互联网的发展做出了重要的贡献。
然而，搜索引擎行业也不是一家公司就可以独撑天下的，从百度的上市、yahoo中国的并购一系列动作表明，如今的搜索引擎大战如同门户网站初期的竞争一样激烈。
相信，通用搜索引擎在经历过一段时间的角逐后，也将会继续维持几大服务商各自分控一部分市场的局面。
总而言之搜索引擎改变了人们的生活给人们的生活工作学习带来了巨大的帮助。
1.1搜索引擎的出现与发展1.1.1搜索引擎的出现搜索引擎从1990年原型初显，到现在成为人们生活中必不可少的一部分，它经历了太多技术和观念的变革。
出现之前，互联网上就已经存在许多旨在让人们共享的信息资源了。
这些资源当时主要存在于各种允许匿名访问的FTP 站点。
为了便于人们在分散的FTP 资源中找到所需的东西，1990年，加拿大麦吉尔大学（McGillUniversity）的几个大学生开发了一个软件Archie。
它是一个可搜索的FTP文件名列表，用户必须输入精确的文件名搜索，然后Archie会告诉用户哪一个FTP地址可以下载这个文件。
Archie实际上是一个大型的数据库，再加上与这个大型数据库相关联的一套检索方法。
Archie虽然还不是搜索引擎,但是从它的工作原理上看，它是所有搜索引擎的祖先。
当万维网（WorldWideWeb）出现后，人们可以通过 html传播网页信息，网络上的信息开始成倍增长。
人们纷纷使用各种方法将网络上的信息搜集来，进行分类、整理，以方便查找。
现在人们很熟悉的网站雅虎（Yahoo）就是在这个环境下诞生的。
还在Stanford大学读书的美籍华人杨致远和他的同学迷上了互联网。
他们将互联网上有趣的网页搜集过来，与同学一起分享。
后来，1994年4月，他们俩共同办了雅虎。
随着访问量和收录链接数的增长，雅虎目录开始支持简单的数据库搜索。
但是因为雅虎的数据是手工输入的，所以不能真正被归为搜索引擎，事实上只是一个可搜索的目录。
1.1.2 搜索引擎的发展当“蜘蛛”程序出现时，现代意义上的搜索引擎才初露端倪。
它实际上是一种电脑“机器人”（Computer Robot），电脑“机器人”是指某个能以人类无法达到的速度不间断地执行某项任务的软件程序。
由于专门用于检索信息的“机器人”程序就象蜘蛛一样在网络间爬来爬去，反反复复，不知疲倦。
所以，搜索引擎的“机器人”程序就被称为“蜘蛛”程序。
这种程序实际是利用html文档之间的链接关系，在Web上一个网页一个网页的爬取（crawl），将这些网页抓到系统来进行分析，并放入数据库中。
第一个开发出“蜘蛛”程序的是Matthew Gray，他于1993年开发了World Wide Web Wanderer，它最初建立时是为了统计互联网上的服务器数量，到后来发展到能够捕获网址。
现代搜索引擎的思路就来源于Wanderer，后来很多人在此基础上对蜘蛛程序进行了改进。
1994年7月20日发布的Lycos网站第一个将“蜘蛛”程序接入到其索引程序中。
引入“蜘蛛”后给其带来的最大优势就在于其远胜于其它搜索引擎的数据量。
自此之后几乎所有占据主导地位的搜索引擎中，都靠“蜘蛛”来搜集网页信息。
Infoseek是另一个重要的搜索引擎，于1994年年底才与公众见面。
起初，Infoseek只是一个不起眼的搜索引擎，它沿袭Yahoo!和Lycos的概念，并没有什么独特的革新。
但是它友善的用户界面、大量附加服务使它在用户中赢得了口碑。
1995年12月，它与Netscape的战略性协议，使它成为一个强势搜索引擎：当用户点击Netscape浏览器上的搜索按钮时，弹出Infoseek的搜索服务，而此前由Yahoo!提供该服务。
1995年12月15日，Alta Vista正式上线。
它是第一个支持高级搜索语法的搜索引擎，成功地整合了此前人类所有的信息检索技术，解决了包括字根处理、关键词检索、布尔逻辑，以及通过向量空间模型的查询排名等关键问题。
正式公开之前，Alta Vista就已经拥有20万访问用户，在短短三个星期之内，到访人数由每天30万次增加到200万次。
它的成功在于满足了用户三个方面的需求：网上索引范围超过了此前任何一家搜索引擎；短短几秒钟内便可从庞大的数据库中为用户返回搜索结果；Alta Vista小组从一开始就采用了一种模块设计技术，能够跟踪网站的流行趋势，同时不断扩大处理能力。
在当时许多搜索引擎之中，Alta Vista脱颖而出，成为网络搜索的代名词。
Google就是站在这样的巨人的肩膀上颠覆并创造着。
“上网即搜索” 改变了人们上网方式的，就是现在鼎鼎大名的Google。
Google并不是搜索引擎的发明者，甚至有点落后，但是它却让人们爱上了搜索。
1998年9月，在佩奇和布林创建Google之时，业界对互联网搜索功能的理解是：某个关键词在一个文档中出现的频率越高，该文档在搜索结果中的排列位置就要越显著。
这就引出了这样一个问题，如果一个页面充斥着某一个关键字的话，那么它将排在很显著的位置，但这样一个页面对于用户来说，却没有任何意义。
佩奇和布林发明了“网页级别”（PageRank）技术，来排列搜索结果。
即考察该页面在网上被链接的频率和重要性来排列，互联网上指向这一页面的重要网站越多，该页面的位次也就越高。
当从网页A链接到网页B时，Google 就认为“网页A投了网页B一票”。
Google根据网页的得票数评定其重要性。
然而，除了考虑网页得票数的纯数量之外，Google还要分析投票的网页，“重要”的网页所投出的票就会有更高的权重，并且有助于提高其他网页的“重要性”。
Google以其复杂而全自动的搜索方法排除了任何人为因素对搜索结果的影响。
没人能花钱买到更高的网页级别，从而保证了网页排名的客观公正。
除此之外，动态摘要、网页快照、多文档格式支持、地图股票词典寻人等集成搜索也都深得网民的喜爱。
其他众多搜索引擎也都紧跟Google，推出这些服务。
Fast （Alltheweb）公司发布的搜索引擎AllTheWeb，总部位于挪威，其在海外的风头直逼Google。
Alltheweb的网页搜索支持Flash和pdf搜索，支持多语言搜索，还提供新闻搜索、图像搜索、视频、MP3、和FTP搜索，拥有极其强大的高级搜索功能。
而中国的百度更是凭借“更懂中文”而吸引着中国的网络受众，它拥有超过10亿的中文网页数据库，并且，这些网页的数量每天正以千万级的速度在增长。
搜索引擎就越来越成为人们生活中重要的一部分。
2. 搜索引擎的原理与技术搜索引擎的主要功能是信息组织和信息检索。
基于层次检索的分类目录检索和基于词语检索的关键词检索是搜索引擎的两种基本类型。
2.1 分类目录检索网络分类目录提供按类浏览查询方式。
分类搜索引擎工作原理: 由人工发现、抓取、辨别网上信息、依靠编目、标引人员的知识按照图书分类、学科分类或其他分类依据,建立主题树分层目录, 将采集、筛选后的信息分门别类。
分类搜索引擎采用网站登录/收录方式，依据主旨、用户对象及网络资源状况构建分类体系，把收集到的本地的网站页面进行人工编辑，层层类分，形成纵向隶属、横向关联的网站目录数据库。
用户依据类目体系及其规则分类检索，逐类浏览，直至获得所需资源。
用户在使用分类目录时,通过搜索引擎的分类目录,从顶层逐步向下查询子目录,网络资源目录所采用的分类法有主题分类法、学科分类法、图书分类法和分面组配分类法。
2.1.1主题分类法主题分类法把事物纳入相关的主题目录,与此事物相关的内容全部集中在主题目录下,便于用户的特性检索。
主题法一般设置多个一级主题类目,再下设次级目录,其层次多为4级在最后一级列出超文本的链接点,多数链接点伴有相应网页内容介绍。
这种分类法以事物为线,适应交叉主题的主题查找,但对网络资源的覆盖率有限。
2.1.2 学科分类法学科分类法以学科作为分类的标准,在一级类目下设立二级、三级类目。
这种分类法容量大,便于用户的族性检索。