web搜索引擎基于人工智能的应用
基于人工智能的智能问答搜索引擎设计与实现
基于人工智能的智能问答搜索引擎设计与实现智能问答搜索引擎是一种基于人工智能技术的应用程序，旨在通过自动回答用户提出的问题，为用户提供准确、高效的信息查询和解答服务。
本文将详细介绍基于人工智能的智能问答搜索引擎的设计与实现。
一、智能问答搜索引擎的设计1. 数据收集与处理：智能问答搜索引擎的核心在于准确的问题解答和信息查询。
为了实现这一目标，首先需要收集和整理大量的问题和答案数据。
可以利用网络爬虫技术从互联网上收集相关问题的数据，并对这些数据进行去重、分类和标注，建立问题与答案的对应关系。
2. 自然语言处理：智能问答搜索引擎需要具备对用户问题的理解和答案的生成能力。
这就需要利用自然语言处理技术对用户提问进行分析，提取问题的关键信息。
可以采用词法分析、句法分析、语义分析等技术来处理用户问题，将问题转换为计算机能够理解和处理的形式。
3. 知识库构建：为了回答用户提出的问题，智能问答搜索引擎需要建立一个知识库，存储大量的问题和答案。
可以结合领域专家的知识，将知识库分为不同的主题或领域，以便更精确地回答用户的问题。
知识库的构建可以采用手工编写、半自动标注、数据挖掘等方式。
4. 排序与答案生成：在用户提问后，智能问答搜索引擎需要根据用户问题的关键信息，在知识库中检索出相关的问题和答案。
可以使用信息检索技术，例如倒排索引和向量空间模型，对用户问题和知识库中的问题进行匹配，根据匹配度为问题和答案进行排序。
然后，通过生成算法，从知识库中选取最相关的答案，返回给用户。
5. 用户界面设计：智能问答搜索引擎的用户界面应该简洁明了，方便用户输入问题和查看答案。
可以采用搜索框和分类标签的形式，用户可以通过输入问题或选择相应的标签来进行查询。
另外，还可以提供问题补全功能，根据用户输入的部分问题，自动推荐可能的问题选项，提高查询的准确性和效率。
二、智能问答搜索引擎的实现1. 自然语言处理技术的应用：实现一个智能问答搜索引擎需要使用自然语言处理技术对用户问题进行分析和处理。
人工智能与电脑网络搜索引擎的结合
人工智能与电脑网络搜索引擎的结合随着科技的进步和互联网的普及，人工智能（Artificial Intelligence，AI）和电脑网络搜索引擎在现代社会中扮演着重要的角色。
人工智能技术的应用逐渐渗透到各个行业，并且在电脑网络搜索引擎中起到了促进和改善用户体验的作用。
本文将探讨人工智能与电脑网络搜索引擎的结合带来的积极影响。
首先，人工智能为电脑网络搜索引擎的智能化提供了技术支持。
传统的搜索引擎往往是基于关键字匹配的，用户输入关键字后，搜索引擎会根据相关性排序呈现搜索结果。
然而，这种方式存在着信息的过载和搜索结果的不准确等问题。
而人工智能技术的引入，使得搜索引擎能够更好地理解用户的搜索意图，并提供更加精准的搜索结果。
通过自然语言处理和机器学习等技术，人工智能可以对用户的搜索行为进行分析和预测，进而推荐相关性更高的搜索结果，提高搜索引擎的智能化水平。
其次，人工智能还为搜索引擎带来了智能问答的能力。
在传统的搜索引擎中，用户需要通过输入关键字来进行搜索，然后根据搜索结果自行筛选和获得所需信息。
然而，人工智能技术的发展使得搜索引擎能够通过自然语言处理和语义理解等技术，理解用户直接提出的问题，并直接返回相应的答案，省去了用户进行搜索和筛选的麻烦。
这种智能问答的能力，使得用户可以更便捷地获取所需信息，提高了搜索引擎的实用性和用户满意度。
此外，人工智能还为搜索引擎带来了个性化推荐的功能。
随着互联网的发展，我们面临的信息越来越庞杂，用户需要花费大量的时间和精力去筛选和获取所需的信息。
而人工智能技术的应用可以通过分析用户的搜索历史、浏览行为和兴趣偏好等信息，为用户推荐个性化的搜索结果。
这种个性化推荐可以提高搜索引擎的效果和用户体验，并帮助用户更快地找到感兴趣的内容，节省了用户的时间和精力。
总之，人工智能与电脑网络搜索引擎的结合，为搜索引擎的发展带来了巨大的推动力。
人工智能技术的应用使得搜索引擎更智能化、更精准化、更个性化，改善了用户的搜索体验，提高了搜索引擎的效果和可用性。
人工智能技术在网页搜索中的应用
人工智能技术在网页搜索中的应用随着科技的发展和进步，人工智能逐渐成为了这个时代的热门话题之一。
人工智能技术的发展也为许多行业带来了卓越的创新和发展机遇，网页搜索行业也不例外。
在多年的技术革新和应用实践中，人工智能技术被广泛地应用于网页搜索中，以提供更好的搜索结果和用户体验。
本文将从人工智能技术的基本概念、搜索引擎的挑战和网页搜索的人工智能应用方面，来探讨人工智能技术在网页搜索中的应用。
一、人工智能技术的基本概念人工智能技术，简称AI，是指利用计算机和机器的能力，实现人类智能的技术手段。
从广义上来讲，人工智能技术可以包括语义分析、自然语言处理、智能推理、机器学习等多个领域。
这些技术的出现使得计算机可以接收、处理和分析海量的数据，并从中提炼有用的信息和知识。
这些有用信息和知识可以被广泛地应用于各种领域，其中包括网页搜索。
二、搜索引擎的挑战搜索引擎是指一种通过输入关键词或短语来获取相关信息的计算机程序。
搜索引擎的主要目的是快速准确地找到用户所需的信息。
然而，由于网络上的信息量巨大，搜索引擎面临的挑战也在不断增加。
以下是搜索引擎所面临的三个主要挑战：1、大数据量：网络上的数据量以指数级别增长，搜索引擎需要在这些数据中找到用户所需信息。
2、搜索算法：针对不同的搜索需求，需要设计出不同的搜索算法，以提供最佳的搜索结果。
3、人性化搜索：现代用户趋向于使用简短的语言进行搜索，因此搜索引擎需要理解人类语言，以更好地提供搜索结果。
三、网页搜索的人工智能应用1、语义分析：语义分析与搜索引擎的关系非常密切。
搜索引擎需要更好地理解搜索中使用的词语，并从中提取出正确的语义信息。
这可以通过语义分析来实现。
AI技术可以用于语义搜索，以增强搜索引擎的启发式思考能力。
2、自然语言处理：自然语言处理（NLP）专门用于理解和处理人类语言。
现代搜索引擎中经常需要处理不同的语言，在这种情况下，NLP技术可以解决这个问题。
使用自然语言处理的技术可以帮助搜索引擎更好地理解人类语言，从而提供更精确的答案。
人工智能(AI)技术在搜索引擎中的应用
人工智能(AI)技术在搜索引擎中的应用人工智能(AI)技术在搜索引擎中的应用随着信息技术的快速发展，人工智能(AI)技术在各个领域都得到了广泛的应用。
其中，搜索引擎领域是人工智能技术最为突出的应用之一。
本文将探讨人工智能技术在搜索引擎中的应用，并介绍其在提升搜索效果、个性化推荐和广告精准定位等方面的优势。
一、人工智能技术提升搜索效果搜索引擎是互联网上最主要的信息检索工具，人工智能技术的应用使得搜索引擎能够更加智能地理解用户的搜索意图，提升搜索结果的准确性和相关性。
首先，人工智能技术使得搜索引擎能够理解自然语言。
以往，用户在搜索引擎中输入的关键词通常是简短的短语或词汇，这往往不能完整地表达用户的搜索需求。
而如今，借助自然语言处理和机器学习等人工智能技术，搜索引擎能够理解用户输入的自然语言，从而更准确地匹配用户的搜索意图。
其次，人工智能技术使得搜索引擎能够进行语义分析。
传统的搜索引擎主要通过关键词匹配来确定搜索结果的相关性，但这种方式存在关键词歧义和语义误差的问题。
而人工智能技术的应用可以通过分析用户的搜索行为和语境，深入理解用户的搜索目的，从而提供更加准确、全面的搜索结果。
二、人工智能技术实现个性化推荐随着互联网时代的到来，信息过载成为了一个普遍存在的问题。
为了帮助用户更好地发现感兴趣的内容，搜索引擎引入了个性化推荐系统。
而人工智能技术的应用使得个性化推荐系统能够更加精准地理解用户的个人喜好和偏好，提供更加个性化的推荐结果。
个性化推荐系统主要通过分析用户的历史搜索记录、点击行为以及社交网络信息等，建立用户的兴趣模型，并基于这些兴趣模型进行推荐。
而人工智能技术可以对这些数据进行大规模的分析和挖掘，从而提取出用户的潜在兴趣和需求，为用户推荐更加符合其个性化需求的内容。
三、人工智能技术实现广告精准定位广告是搜索引擎的主要商业模式之一，而人工智能技术的应用使得搜索引擎能够更加精准地投放广告，提高广告的点击率和转化率。
人工智能技术在搜索引擎中的应用
人工智能技术在搜索引擎中的应用近年来，人工智能技术越来越成为搜索引擎领域的热门话题。
随着搜索引擎用户数量的不断增加，传统的搜索算法已经难以满足用户的需求。
因此，人工智能技术的出现，为搜索引擎的改进提供了新的思路和方法。
一、智能推荐智能推荐是一种将个性化需求与优质内容匹配的方式。
传统的搜索引擎只能根据用户输入的关键词来进行搜索，无法对用户的需求进行推荐。
而基于人工智能的搜索引擎则可以通过用户浏览历史、搜索历史等数据，进行个性化推荐。
比如，当用户在搜索引擎中输入“旅游”，人工智能搜索引擎可以根据用户的浏览历史和搜索历史，推荐下一步用户可能会感兴趣的旅游地点、旅游攻略等内容。
这种方式可以大大提高用户体验，并且更好地满足用户的需求。
二、自然语言处理自然语言处理是一种将自然语言转化为计算机可处理形式的技术。
基于自然语言处理技术，搜索引擎可以更好地理解用户的需求和意图。
比如，当用户在搜索引擎中输入“请问北京天安门门票多少钱”，传统的搜索引擎只能根据关键字来进行搜索，无法正确理解用户的意图。
而如果采用自然语言处理技术，搜索引擎就可以分析用户的意图，正确地解读用户的问题，并返回正确的答案。
这种方式可以大大提高搜索引擎的准确性和使用效率。
三、图像识别图像识别是一种将图像转化为计算机可处理形式的技术。
基于图像识别技术，搜索引擎可以更好地识别图片内容，提高搜索结果的准确性。
比如，在搜索引擎中搜索一张照片，传统的搜索引擎只能依靠图片的文件名和标签进行搜索。
而采用图像识别技术，搜索引擎可以分析图片内容，识别图片中的物体、人物、场景等信息，提供更加准确的搜索结果。
这种方式可以让搜索引擎更加智能化，提高搜索结果的质量和精度。
四、对话式搜索对话式搜索是一种基于自然语言处理技术的搜索方式。
与传统的搜索引擎采用关键字进行搜索不同，对话式搜索可以通过对用户提问的方式来获取用户需求，并根据用户的回答进行进一步搜索和推荐。
比如，当用户在搜索引擎中输入“我要找一家意大利餐厅”，对话式搜索引擎可以向用户发起提问，了解用户对意大利餐厅的需求，然后根据用户的回答推荐合适的餐厅。
人工智能在互联网信息搜索中的应用
人工智能在互联网信息搜索中的应用随着互联网的快速发展，信息爆炸式增长，人们对于获取准确、高效的信息需求也越来越迫切。
而人工智能技术的不断进步，为互联网信息搜索带来了革命性的变化。
人工智能在互联网信息搜索中的应用，不仅提高了搜索的准确性和效率，还为用户提供了更加个性化的搜索体验。
一、智能搜索引擎传统的搜索引擎主要通过关键词匹配的方式进行搜索，但是这种方式存在着信息匹配不准确、搜索结果不全面等问题。
而基于人工智能的智能搜索引擎则能够通过自然语言处理、机器学习等技术，对用户的搜索意图进行更加准确的理解，从而提供更加精准的搜索结果。
智能搜索引擎能够根据用户的搜索历史、地理位置、兴趣爱好等个性化信息，为用户提供个性化的搜索结果，大大提高了搜索的效果和用户体验。
二、语义理解与推荐人工智能技术的另一个重要应用是语义理解与推荐。
传统的搜索引擎主要通过关键词匹配来进行搜索，但是这种方式容易出现歧义，无法准确理解用户的搜索意图。
而基于人工智能的搜索引擎则能够通过自然语言处理、语义分析等技术，对用户的搜索意图进行深入理解，从而提供更加准确的搜索结果。
同时，基于人工智能的搜索引擎还能够根据用户的搜索历史和兴趣爱好，为用户推荐相关的信息，提供更加个性化的搜索体验。
三、图像搜索随着互联网上图片的数量不断增加，传统的文本搜索已经无法满足用户对于图片搜索的需求。
而基于人工智能的图像搜索技术，则能够通过图像识别、图像分析等技术，对图片进行深度理解和分析，从而提供更加准确的图像搜索结果。
基于人工智能的图像搜索技术不仅能够识别图片中的物体、场景等内容，还能够根据用户的需求，为用户推荐相关的图片，提供更加个性化的搜索体验。
四、智能问答系统传统的搜索引擎主要通过关键词匹配的方式进行搜索，用户需要通过输入关键词来获取相关的信息。
而基于人工智能的智能问答系统，则能够通过自然语言处理、知识图谱等技术，对用户的问题进行深入理解，从而提供更加准确的答案。
智能搜索人工智能技术在搜索引擎的应用
智能搜索人工智能技术在搜索引擎的应用智能搜索：人工智能技术在搜索引擎的应用随着互联网的迅猛发展，搜索引擎已经成为人们获取信息的主要途径。
然而，传统搜索引擎存在着信息筛选不准确、搜索结果与需求不匹配等问题。
为了解决这些痛点，人工智能技术日益应用于搜索引擎中，智能搜索的出现为用户提供了更加精准、高效的搜索体验。
一、智能搜索技术的引入在传统搜索引擎中，搜索结果的排序往往基于关键词的匹配程度。
然而，这种方法容易产生信息泛滥的问题，用户需要花费大量时间去筛选出真正需要的信息。
为了解决这一问题，人工智能技术的引入变得至关重要。
1. 自然语言处理技术自然语言处理技术可以帮助搜索引擎理解用户的搜索意图。
通过对用户输入的语句进行分析，搜索引擎可以更好地理解用户的需求，并根据需求提供更加相关的搜索结果。
2. 机器学习技术机器学习技术可以通过对用户搜索行为的分析，学习用户的偏好，进而提供更加符合用户需求的搜索结果。
根据用户过去的搜索历史以及点击行为，搜索引擎可以通过机器学习算法不断优化搜索结果的排序。
二、智能搜索的应用智能搜索技术已经在各大搜索引擎中得到广泛应用，为用户提供了更加智能、个性化的搜索服务。
1. 搜索智能推荐搜索引擎通过分析用户的搜索历史和兴趣爱好，可以主动推荐与用户兴趣相关的搜索结果。
当用户输入关键词时，搜索引擎会自动展示与该关键词相关的搜索建议，帮助用户更快地找到想要的信息。
2. 图像搜索借助人工智能技术，搜索引擎可以实现图像搜索功能。
用户可以通过上传图片或者输入图片的描述来搜索相关的内容，搜索引擎会将图片中的信息进行识别并返回相应的搜索结果。
3. 语音搜索语音搜索已经成为智能搜索的重要形式之一。
用户只需通过语音输入关键词，搜索引擎就可以识别并返回相应的搜索结果。
这项技术的出现，极大地提高了用户的搜索效率和便利性。
三、智能搜索的未来发展随着人工智能技术的不断发展和完善，智能搜索也将在未来迎来更广阔的应用空间。
人工智能在搜索引擎中的应用
人工智能在搜索引擎中的应用搜索引擎是现代人生活中非常重要的工具，我们可以通过搜索引擎找到各种各样的信息，在得到我们需要的信息后，我们就能够更好地完成我们的工作和生活。
随着人工智能技术的不断发展，人工智能在搜索引擎中的应用也越来越广泛。
本文将从人工智能在搜索引擎中的具体应用以及其对我们生活的影响等方面进行探讨。
一、人工智能在搜索引擎中的具体应用1.1 自然语言处理自然语言处理是人工智能中一项非常重要的技术，在搜索引擎中，自然语言处理技术可以使搜索引擎更好地理解用户的查询意图。
通过分析用户输入的关键词、语言、上下文等因素，搜索引擎可以更好地提供符合用户需求的搜索结果。
同时，自然语言处理技术还可以帮助搜索引擎解决语言、方言等多样化的问题，为用户提供更加智能化的搜索体验。
1.2 推荐算法推荐算法是人工智能技术在搜索引擎中的另一项重要应用。
通过对用户的搜索行为、浏览历史、兴趣爱好等信息进行分析，搜索引擎可以为用户推荐与其兴趣相关的内容，提高用户的搜索效率。
同时，推荐算法还可以帮助搜索引擎预测用户的需求，做好预处理，从而更好地满足用户的需求。
1.3 图像识别图像识别技术可以让搜索引擎更好地解决图片搜索的问题。
通过图像识别技术，搜索引擎可以识别图片中的关键信息，例如物体、人物、地点等等，从而为用户提供更加准确的搜索结果。
二、人工智能在搜索引擎中的影响2.1 提高搜索效率人工智能技术的应用使得搜索引擎可以更好地理解用户的查询意图，并预测用户的需求。
这使得搜索引擎能够更准确地为用户提供符合需求的搜索结果，提高搜索效率，提高用户的搜索体验。
2.2 增强用户个性化体验通过使用人工智能技术，搜索引擎可以分析用户的搜索历史、兴趣爱好等信息，为用户提供更加个性化的搜索结果。
这使得搜索结果更加符合用户的兴趣和需求，增强了用户的个性化体验。
2.3 提高信息真实度人工智能技术可以通过分析和验证信息的来源、内容等方面，提高信息的真实度和可信度。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
web搜索引擎基于人工智能的应用班级：计算机应用２班姓名：邢朝阳学号：07120547
目前，Internet上的搜索引擎大致可分为3种类型：（1）基于人工建立的搜索引擎，如Yahoo。
它是利用大量的人力浏览Internet页面，将其编制成HTML 文件，对其进行分类，并按某种次序加以排列组合，使用户通过索引进行查阅。
其优点是比较精确，缺点是编辑人员难以跟上Internet海量信息的更替步伐，建立的搜索索引覆盖面也受到限制。
（2）基于搜索引擎即软件Robot自动在Internet 上搜寻数据资源，并自动建立索引，如AltaVista、Lycos、Excitd等。
这种方法速度快，自动生成的索引覆盖面广，但精确度差，人们往往要花很大的精力从庞杂的反馈中过滤出所需的信息。
（3）元搜索引擎，如MetaCrawler。
它实际上是一种本身不具备搜索引擎，而依靠其他原始引擎的索引或搜索接口来完成其搜索任务的引擎。
尽管目前的搜索引擎给人们搜寻信息资源带来了很大的便利，但是从信息资源的覆盖面、检索精度、检索结果的可视化、可维护性等诸多方面看来，其效果远不能令人满意。
知识发现近几年来随着数据库和人工智能发展起来的一门新兴的数据库技术，帮助人们从庞大的目标数据集合中抽取出可信的、新颖的、有效的并被人们理解的知识模式，以满足人们不同的应用需要。
本文提出的web搜索引擎框架就是以知识发现为基础的，它具有如下特点：
（１）通过综合多个搜索引擎的结果，扩大了信息资源覆盖面；
（２）对各个搜索引擎返回的结果进行知识发现“再加工”，大大地提高了检索质量；
（３）对用户提交的查询，通过分析影响性能的时间因素和经验因素，优化选择效益好的搜索引擎进行信息检索，从而充分利用信息资源；
（４）不需要维护庞大的数据库，开发者可以将主要精力放在查询请求的分发和返回结果的处理上。
一、系统结构
基于知识发现的web搜索引擎系统框架主要由用户接口Agent、变换调度管理模块、web文档搜集模块、知识发现模块及各web搜索引擎所组成。
（１）用户接口Agent。
在搜索引擎系统中，用户接口在用户与信息资源之间起着桥梁作用。
由于Internet信息资源的大容量、动态性和复杂性，传统的人机交互方式显得无能为力。
基于Agent的用户接口被认为是解决人机交互问题的一个突破口，它为用户提供可视化接口，将用户的请求转化为专用语言传递给变换管理模块，并将知识发现所处理的文档展示给用户。
在用户看来，用户接口Agent 是一个半自主的应用程序，一方面，它了解用户的需求
和爱好，能够代表用户智能地完成某个任务，并具有学习和适应能力；另一方面，它受用户的控制，用户可以观察它的活动状态，也可以临时性地暂停或恢复其活动，甚至将它永久性地撤消。
（２）变换调度管理模块。
接受来自用户接口Agent的用户查询请求，将其变换为各个搜索引擎所能识别的格式，并利用中介索引信息，对用户提交的查询，通过分析影响性能的时间因素（最佳查询时间）和经验因素（即某一个搜索引擎搜索某一类信息最佳），优化选择效益好的搜索引擎进行信息检索。
此外，可根
据用户提供的术语以及以往搜索成功与失败的经验，维护相应的中介索引。
（３）Web文档搜集模块。
接受来自各个搜索引擎返回的搜索结果，并按一定的规则存放在Web档库中。
（4）知识发现模块。
各搜索引擎返回的web文档结果集只是一种简单的合并。
目前由于大多数的搜索引擎一味追求其检索的信息的数量，忽视了检索的质量，所以这种简单集成的结果是不尽人意的。
知识发现模块就是一个对各搜索引擎返回的大量web文档进行分析的多步骤过程，最终向用户提供高质量的检索结果。
后文将重点讨论。
二、知识发现过程及关键技术的实现
知识发现的一般过程
整个知识发现的过程可分为３个阶段：数据准备，数据挖掘，知识评估及表现。
（１）数据准备。
数据准备主要包括数据选择、数据清理和数据预处理。
因为实际应用系统（各搜索引擎）收集到的数据是杂乱性、重复性和不完整性。
一个完整的知识发现模块必须包含数据准备阶段，它以发现任务作为目标，以领域知识作为指导，用全新的“业务模型”来组织原来的web数据，抛弃一些与挖掘目标不相关的属性，为数据挖掘内核算法提供干净、准确、更有针对性的数据，从而减少挖掘内核的数据处理量，提高挖掘效率，提高知识发现的起点和知识的准确度。
（2）数据挖掘。
数据挖掘阶段是整个知识发现过程的核心部分，也是其关键技术所在。
这阶段的主要任务是确定发现知识的种类，研究数据挖掘的模型和算法，发现规则知识。
目前流行的模型和算法来源于多个领域，典型的如数理统计、机器学习、模式识别、神经网络、数据库技术等。
由于领域对挖掘任务的约束条件千差万别，同时作为挖掘算法一部分的目标数据和领域知识本身存在着多种的、异质的表达方式，因此需要根据实际的挖掘任务和领域特点，来选择合适的挖掘模型和算法。
本文选择机器学习方法，从返回的web文档分类、聚类出用户感兴趣的信息。
（3）知识评估及表现。
经过数据挖掘过程，产生的知识模式可以通过表格、统计图、图形、可视化模型等形式表达出来。
这些知识有强、弱之分，是否具有实用价值要经过分析评价，最终得到用户所需的有用知识。
三、web文档数据挖掘技术
由各搜索引擎返回的是一组HTML格式的web文档集。
与关系数据库中的结构化数据相比，这种web文档具有有限的结构，或者根本就没有结构，缺乏数据的组织规律性。
因此，首先要将这些文档转化为一种类似关系数据库中记录的较规则、且能反映文档内容特征的中间表示形式，一般采用文档特征向量表示法。
然后便可以利用文档分类和文档聚类等机器学习方法，来提取面向用户查询目的的知识模式，存储在用户特征模式库中。
１、web文档表示
文档表示是指以一定的规则和描述来表示文档或文档集，是文档挖掘的基础。
近年来常用的文档表示方法是TFIDF向量表示法。
它是一种文档的词集（bag-of-words）表示法，所有的词从文档中抽取出来，而不考虑词间的顺序和文本的结构，从而构成一个二维数据表。
其中列集为特征集，每一列是一个特征；行集为所有的文档集合，每一行为一个文档的特征集合。
需要指出的是，对于中文文档来说，应先进行汉语分词处理后再进行上述的构造工作。
这样构造的二维表表示的是web文档集合的词条的统计信息，最终就可进行分类和聚类挖掘。
２、web文档分类
文档分类是指根据文档的内容或属性，将大量的文档归到一个或多个主题类别的过程。
这样，用户不但能够方便地浏览文档，而且可以通过限制搜索范围来使文档的查询更为容易。
３、文档聚类
文档聚类的目标就是将文档聚集成类，使得类与类之间的相似度尽量小，而类内的相似度尽量大。
文档聚类是一种有导师机器学习方法。
现存的聚类算法一般分为分割和分层两种。
分割聚类法通过优化一个评价函数，把文档集分割为k 个部分。
分层聚类法是由不同层次的分割聚类组成，层次之间的分割具有嵌套关系。
四、结束语
随着Internet迅猛发展，网上的信息急剧膨胀，要在这样一个浩如烟海的信息空间里查找所需的信息，人们觉得力不从心，往往花费了很多时间和精力却收获甚少。
各种搜索引擎的出现，是解决上述问题的主要途径。
但是目前的搜索引擎检索出的信息量庞大，常常混杂相当数量用户不感兴趣的、甚至是无关的信息。
此外，一个特定的搜索引擎主要包含某一特定领域的信息，覆盖面有限。
因此，如何在Internet上获得高检索精度和高检索率，是当前Internet资源发现的重要研究课题之一。
本文将知识发现的思想和方法引入web搜索引擎，探索向用
户提供覆盖面广、质量高的web信息，具有很强的理论意义和实际价值。