信息检索与搜索引擎课程报告
网上搜索实训报告
本次网上搜索实训旨在提高我运用网络资源进行信息检索的能力，培养我快速、准确地获取所需信息的能力，并学会在信息爆炸的时代中筛选、评估和利用网络资源。
二、实训内容1. 实训平台选择在本次实训中，我选择了百度、谷歌、必应等多个国内外知名的搜索引擎进行信息检索。
同时，我还使用了维普、知网等学术搜索引擎，以及专业数据库如CNKI（中国知网）等，以满足不同类型的信息需求。
2. 实训步骤（1）明确检索需求：在开始检索前，首先要明确自己的信息需求，包括检索主题、关键词、信息类型等。
（2）选择合适的搜索引擎：根据检索需求，选择合适的搜索引擎，如针对学术性较强的信息，可选择维普、知网等。
（3）制定检索策略：根据关键词、信息类型等，制定合理的检索策略，如使用布尔运算符（AND、OR、NOT）进行组合检索。
（4）检索结果评估：对检索结果进行筛选和评估，排除无关信息，提取有价值的信息。
（5）信息整合与利用：将检索到的信息进行整合，形成自己的知识体系，并在实际工作中加以应用。
3. 实训过程（1）以“人工智能”为例，我首先在百度搜索引擎中输入关键词“人工智能”，得到大量相关结果。
接着，我使用布尔运算符（AND）将关键词“人工智能”与“发展现状”进行组合检索，进一步缩小搜索范围。
（2）在维普搜索引擎中，我通过高级检索功能，设置关键词“人工智能”，选择“发展现状”作为检索字段，获取了较为精准的学术性信息。
（3）在CNKI数据库中，我通过“高级检索”功能，设置关键词“人工智能”，选择“发展动态”作为检索字段，获取了最新的研究动态。
1. 信息检索能力提高：通过本次实训，我掌握了多种搜索引擎的使用方法，能够快速、准确地获取所需信息。
2. 信息筛选与评估能力提升：在实训过程中，我学会了如何筛选和评估检索结果，提高信息质量。
3. 知识体系构建：通过整合检索到的信息，我对“人工智能”这一主题有了更深入的了解，形成了自己的知识体系。
4. 实际应用能力增强：在实训过程中，我尝试将所学知识应用于实际工作中，提高了工作效率。
搜索引擎实训报告总结
一、实训背景与目的随着互联网的飞速发展，搜索引擎已成为人们获取信息、学习知识、解决问题的关键工具。
为了更好地理解搜索引擎的工作原理，掌握其关键技术，提高信息检索的效率，我们开展了为期一个月的搜索引擎实训。
本次实训旨在通过理论与实践相结合的方式，使学生深入了解搜索引擎的基本概念、工作原理、关键技术，以及搜索引擎在实际应用中的优化策略。
二、实训内容与过程1. 搜索引擎基本概念与工作原理在实训的第一阶段，我们重点学习了搜索引擎的基本概念和核心工作原理。
通过学习，我们了解到搜索引擎的主要功能是索引、检索和排序，其核心任务是构建索引库，以便用户能够快速、准确地找到所需信息。
2. 搜索引擎关键技术接下来，我们深入探讨了搜索引擎的关键技术，包括：- 倒排索引：倒排索引是搜索引擎的核心技术之一，它将文档内容与文档ID进行映射，使得检索操作更加高效。
- 分词技术：中文分词是中文搜索引擎的关键技术，它将中文文本切分成一个个有意义的词语，以便于后续的检索和排序。
- 检索算法：检索算法是搜索引擎的灵魂，常见的检索算法包括布尔检索、向量空间模型等。
- 排序算法：排序算法用于对检索结果进行排序，常见的排序算法包括TF-IDF、BM25等。
3. 搜索引擎优化策略在实训的后期，我们学习了搜索引擎优化（SEO）策略，包括：- 关键词优化：通过合理选择关键词，提高网站在搜索引擎中的排名。
- 内容优化：提高网站内容的质量，增加用户访问量。
- 链接优化：通过高质量的外部链接，提高网站在搜索引擎中的权重。
4. 实训项目实践在实训过程中，我们以一个实际项目为载体，进行了搜索引擎的构建和优化。
具体步骤如下：- 数据采集：从互联网上采集大量数据，作为搜索引擎的索引库。
- 数据预处理：对采集到的数据进行清洗、去重等处理，提高数据质量。
- 索引构建：根据数据内容构建倒排索引，以便于后续的检索操作。
- 检索功能实现：实现基本的检索功能，包括关键词检索、模糊检索等。
因特网上的信息检索——搜索引擎的使用
【课题】因特网上的信息检索——搜索引擎的使用【教材分析】本节课所使用的教材是广东教育出版社出版的信息技术（选修3）《网络技术应用》。
具体是第三章第二节中的内容，本节进一步学习使用网络中信息检索的方法，对搜索引擎检索作进一步的学习。
提高学生使用搜索引擎的技术。
【学情分析】搜索引擎对于高一年级的学生来说已不再陌生，学生当中很多任都已在平时的学习中使用过了，但是对于我校的实际情况，学生的计算机操作水平参差不齐，如何选择教学方法，开展组织教学，是我们这节课的一个难点。
【教学目标】一．知识目标：1．进一步了解搜索引擎的作用及使用方法。
2．掌握网上信息搜索技术。
3．学会使用收藏夹。
二．过程与方法目标：通过学习任务，进一步掌握搜索引擎的使用技巧三．情感态度价值观目标：培养学生探索能力、协作精神。
进一步增强学生利用计算机来使我们的生活更加美好的信心。
【教学重难点】重点：进一步了解搜索引擎的作用及使用方法难点：掌握网上信息搜索技术【教学方法】任务驱动、自主探究式学习、演示讲解等【教学环境】1．多媒体网络教室。
2．能够连入因特网。
【教学课时】1课时【教学设计思路】以查找有关玉龙湖、玉蟾山的相关知识为线索，让学生通过自主探索和协作来学习搜索引擎的使用；结合学生的兴趣爱好介绍收藏夹的使用方法。
操作中注重教师的指导和学生的自主探索。
【教学过程】【课后总结】这节课主要是让学生掌握搜索引擎和收藏夹的使用方法。
以对玉龙湖或玉蟾山的内容进行搜索，通过搜索，让他们更了解自己的家乡，在信息技术的课堂教学中渗透了爱家爱国的感情；在整个搜索的过程中，学生可以自主地根据自己的兴趣去实践，去找自己想要的东西，学生学习热情高涨，学习气氛很好；最后让学生把自己的收藏与其他人共享，无形之中培养了他们与人同乐的道德情操。
总而言之，教学过程环环紧扣，学生动手贯穿始终，收效不错。
信息检索与搜索引擎
信息检索与搜索引擎信息检索是指通过计算机技术来获取符合用户需求的信息的过程。
而搜索引擎作为信息检索的重要工具，能够帮助用户快速、准确地找到所需的信息。
本文将从信息检索的概念、搜索引擎的分类及工作原理等方面进行探讨。
概念解析信息检索是现代信息技术的重要组成部分，它广泛应用于各个领域，包括文献检索、互联网搜索、数据挖掘等。
它的目标是从大量的存储介质（如文件、数据库）中检索出与用户需求最相关的信息，以满足用户的信息需求。
搜索引擎是信息检索的一种应用形式，它通过索引和搜索算法，将互联网上的信息整理、分类，并根据用户输入的关键词，提供相关的搜索结果。
搜索引擎以其高效、准确的特点在互联网时代得到了广泛应用。
搜索引擎的分类根据搜索引擎的不同特点和功能，可以将其分为如下几类：1.通用搜索引擎：通用搜索引擎是指对互联网上的综合信息进行搜索，并提供与搜索内容相关的各种信息资源，如Google、百度等。
这类搜索引擎具有较好的适应性和广泛的应用范围。
2.垂直搜索引擎：垂直搜索引擎是指针对特定领域或行业的信息进行搜索的引擎。
比如，携程旅行网是面向旅游领域的垂直搜索引擎，专门提供与旅游相关的信息资源。
垂直搜索引擎在特定行业中能够提供更专业、更精准的搜索结果。
3.学术搜索引擎：学术搜索引擎主要用于学术研究领域，提供与学术论文、学术期刊等相关的搜索结果。
如Google学术、万方等。
学术搜索引擎为学术研究人员提供了方便、快捷的信息检索工具。
搜索引擎的工作原理搜索引擎的工作原理可以大致分为下面几个步骤：1.爬取和索引：搜索引擎会通过网络爬虫爬取互联网上的网页，并建立起一个庞大的网页索引库。
爬虫会按照一定的规则，将网页的内容、链接等信息收集起来。
2.分析和识别：搜索引擎对这些爬取到的网页进行分析，识别其中的关键词、链接、标题等信息。
通过对网页的结构和内容进行分析，搜索引擎能够更好地理解网页的含义和关联。
3.查询处理：当用户输入关键词进行查询时，搜索引擎会根据用户输入的内容，在索引库中找到与之相关的网页。
搜索引擎实训报告心得
一、前言随着互联网的快速发展，搜索引擎已经成为我们获取信息、解决问题的重要工具。
为了更好地了解搜索引擎的工作原理和应用，我参加了本次搜索引擎实训。
通过实训，我对搜索引擎有了更加深入的认识，以下是我对本次实训的心得体会。
二、实训目的本次实训的主要目的是：1. 了解搜索引擎的基本原理和运作机制。
2. 掌握搜索引擎的关键技术，如索引、检索、排序等。
3. 学会使用搜索引擎进行信息检索和分析。
4. 提高信息素养，培养批判性思维。
三、实训内容1. 搜索引擎基本原理实训首先介绍了搜索引擎的基本原理，包括：（1）搜索引擎的工作流程：包括爬虫抓取、索引建立、检索查询等环节。
（2）搜索引擎的索引技术：包括倒排索引、倒排列表、倒排文件等。
（3）搜索引擎的检索算法：包括布尔检索、向量空间模型、深度学习等。
2. 搜索引擎关键技术实训详细讲解了搜索引擎的关键技术，包括：（1）爬虫技术：介绍了爬虫的工作原理、常用算法、优缺点等。
（2）索引技术：讲解了倒排索引的构建方法、优化策略等。
（3）检索算法：介绍了布尔检索、向量空间模型、深度学习等检索算法的原理和应用。
3. 搜索引擎应用实训通过实际案例，让我们了解了搜索引擎在各个领域的应用，如：（1）搜索引擎在信息检索中的应用：如百度、谷歌等。
（2）搜索引擎在推荐系统中的应用：如淘宝、京东等。
（3）搜索引擎在知识图谱中的应用：如百度知识图谱、搜狗知识图谱等。
四、实训心得1. 搜索引擎的工作原理和关键技术让我对搜索引擎有了更加深入的了解。
以前，我对搜索引擎只是停留在使用层面，而现在，我能够从技术角度去分析搜索引擎的优缺点，为以后的研究和工作打下基础。
2. 通过实训，我学会了如何使用搜索引擎进行信息检索和分析。
在实训过程中，我尝试了不同的检索方法，发现了一些以前未曾注意到的技巧，如使用引号、排除特定关键词等。
这些技巧大大提高了我的信息检索效率。
3. 实训让我认识到信息素养的重要性。
在信息爆炸的时代，我们不仅要学会如何快速获取信息，还要学会如何辨别信息的真伪、筛选有价值的信息。
“信息检索与利用”检索报告(搜索引擎检索)
学科范围：
检索年代：
文献类型：图书［］期刊［］学位论文［］会议文献［］专利文献［］其他［］
其他：
检索结果排序：相关度［］
独立网页信息：[序号]文献题名文献网页地址（检索时间）；
引自其他文献的信息：[序号]传统文献格式文献网页地址（检索时间）；
检索实习总结（检索方法、检索系统的比较，检索过程、检索结果的分析等）：
“信息组织与利用”检索报告
(注：利用搜索引擎查找相关信息)
班级学号姓名分数
课题名称
检索系统
课题分析（写出课题所属领域、背景、拟查找解决的问题等相关内容。可从基础理论、相关学科、应用范围等方面分析、判断，以便将表达文献主题内容且具有检索价值的主题概念提炼出来，为检索词的选择提供依据。）
主题词：
检索式及对应的检索字段
互联网信息检索实训报告
一、实训背景随着互联网技术的飞速发展，网络信息资源日益丰富，人们对于信息的获取和利用需求也越来越高。
为了提高学生利用互联网获取信息的能力，培养学生在信息时代中的信息素养，我校组织了一次互联网信息检索实训活动。
本次实训旨在让学生了解互联网信息检索的基本原理和方法，掌握信息检索工具的使用技巧，提高学生独立获取和利用信息的能力。
二、实训目的1. 了解互联网信息检索的基本原理和方法。
2. 掌握常用的信息检索工具和搜索引擎的使用技巧。
3. 培养学生独立获取和利用信息的能力，提高信息素养。
4. 增强学生的自主学习能力和团队协作能力。
三、实训内容1. 信息检索基本原理（1）信息检索的定义：信息检索是指从大量的信息资源中，根据用户的需求，迅速、准确地找到所需信息的过程。
（2）信息检索的分类：根据检索内容的不同，信息检索可以分为全文检索、关键词检索、分类检索等。
（3）信息检索的方法：包括直接检索、间接检索、组合检索等。
2. 常用信息检索工具和搜索引擎（1）搜索引擎：百度、谷歌、搜狗等。
（2）数据库：中国知网、万方数据、维普资讯等。
（3）学术搜索引擎：谷歌学术、百度学术等。
（4）其他检索工具：搜索引擎插件、在线百科全书等。
3. 信息检索技巧（1）关键词选择：关键词应准确、简洁，能够准确反映检索内容。
（2）检索式构建：利用布尔运算符（AND、OR、NOT）等，将关键词组合成检索式。
（3）检索策略调整：根据检索结果，调整关键词、检索式等，提高检索准确度。
四、实训过程1. 实训准备（1）学生分组：将学生分成若干小组，每组5-6人。
（2）分配任务：每组选择一个特定主题，进行信息检索。
2. 实训实施（1）各小组根据分配的主题，利用搜索引擎、数据库等检索工具，查找相关信息。
（2）各小组对检索到的信息进行筛选、整理，形成一份完整的报告。
（3）各小组在课堂上进行报告展示，分享检索过程和结果。
3. 实训总结（1）教师对各组报告进行点评，指出优点和不足。
计算机信息检索实验报告(6个)
实验一网上中文搜索引擎及其使用一、实验心得在电脑已经成为生活必备品的现在，日常搜索是一件很平常的事情。
俗话说，天天百度知识丰富。
当然，我国国内主要的搜索引擎除了百度，还有谷歌、雅虎、搜狗、网易、新浪。
一般来说，百度和谷歌是最多人用的。
不同的搜索引擎，不同的搜索方法，得到搜索结果的速度和准确度也不一样。
所以我觉得学习计算机信息检索的主要目的就是更好地提高自己搜索的速度和准确度。
在这次实验当中，我们主要学习和掌握以下搜索技巧的运用。
「“”」的基本用法、「+」或「空格」的基本用法、「+」的基本用法、「-」的基本用法、「OR」的基本用法、「site」的基本用法、「inurl」的基本用法、「intitle」的基本用法、「filetype」的基本用法。
比起以前直接把整个问题打上去然后从网页中寻找满意的答案，灵活使用这些搜索技巧可以更快地找到准确率高的答案。
这些技巧在现实生活中具有高度的可操作性和便捷性。
二、实验结果（一）请使用Google或百度搜索引擎完成以下知识测验：（请将检索结果复制到题干之后，并把所有有关的网页都下载到你的作业文件夹中，以作为本作业评分的依据。
）1．谁根据小仲马的《茶花女》改编了同名歌剧（ B ）/b/7602599.html A．奥斯汀B．威尔第C．福楼拜2．"生存还是死亡，这是一个问题。
"出自莎士比亚的哪部作品？（ A ）/question/25934693.html A．《哈姆雷特》 B．《李尔王》 C．《麦克白》 3．"侦探福尔摩斯"第一次出现是在下列哪部作品中: ( A ) /question/1306083005651.html A.《血字的研究》 B.《东方快车谋杀案》 C.《尼罗河上的惨案》D.《难逃一生》4．李清照词中名句"寻寻觅觅,冷冷清清,凄凄惨惨戚戚"的词牌名是: ( D ) /wenda/thread?tid=7c29ad4f072df739&hl=cn A.醉花阴 B.一剪梅 C.如梦令 D.声声慢（二）请在网上寻找如下列图片。
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信息检索与搜索引擎课程报告
一、系统概述
随着互联网的迅猛发展、WEB信息的增加，用户要在信息海洋里查找自己所需的信息，就像大海捞针一样，搜索引擎技术恰好解决了这一难题。
搜索引擎是指互联网上专门提供检索服务的一类网站，这些站点的服务器通过网络搜索软件或网络登录等方式，将Intenet上大量网站的页面信息收集到本地，经过加工处理建立信息数据库和索引数据库，
从而对用户提出的各种检索做出响应，提供用户所需的信息或相关指针。
用户的检索途径主要包括自由词全文检索、关键词检索、分类检索及其他特殊信息的检索。
本系统基于HTMLUNIT框架，构建爬虫，基于
LUCENE框架，构建索引，利用向量空间模型向量化表示文档间的相关性，利用LUCENE给相关文档打分。
二、系统需求分析
2.1功能需求分析
该系统分为四个功能模块：
（1）爬虫模块
（2）索引模块
（3）向量化表示模块
（4）打分模块
具体实现分工如下：
①爬虫模块：该模块采用Htmlunit框架，主要负责爬取网页内容，
在本地建立文档库，以便于索引功能模块，将文档库里的文档内容建立
成索引。
（毛子铭所做）
②索引模块：该模块采用Lucene框架，功能分为两块：一是建立索
引，将爬取的内容建立成索引。
二是检索索引，即提供给用户检索索引。
（张倩所做）
③向量化表示模块：该模块采用向量空间模型，其功能是将查询文
本和文档向量化表示，以一种直观的表示方法，展示出文档间的相似度。
（李然、黄枫合做）
④打分模块：该模块采用Lucene打分系统，计算查询文本和文档的
相似度，并对其文档打分。
（李然、黄枫合做）
三、程序实现
3.1 爬虫的实现
3.1.1 对网页进行分析
（1）我们首先，对网页进行分析，昆工新闻上每一则新闻，都有相应的链接，通过点击链接查看相应的新闻。
<1> 昆工新闻网页截图
<2> 新闻内容截图
（2）在浏览器中，查看新闻网的代码，确定我们所需要的内容并用XPATH表达式定位其内容。
<3> 新闻代码截图
3.1.2编写爬虫
（1）在这里，我们使用了HtmlUnit作为我们爬虫的框架，并指定内容，对昆工新闻网进行爬取。
<4> 部分代码展示
（2）编写XPATH表达式，定位所抓取的内容，在爬取过程中，首先要找到新闻的标题，然后，再模拟点击标题的动作，进入新闻页面。
（3）爬取内容，并将其写入文本文档中。
<5> 写入文档
<6>爬取内容
3.2索引的实现
3.2.1分词的实现
（1）在建立索引之前，分词是必不可少的步骤，我们所采用的是基于Lucene 框架的IK分词技术分词。
<7> 部分代码展示
（2）对爬取的内容，进行分词测试。
<9>测试
3.2.2索引的建立
（1）索引的建立，我们也是基于Lucene框架建立的倒排索引，分词技术的不同索引的差别也是很大，因此，分词技术的选取一定要合理。
<10> 部分代码展示
3.2.3检索索引
（1）在这里，我们对爬取好的内容，已经建立好了索引，我们分别测试了“宇宙”、“人民”这两关键词进行检索。
可以看见，符合“人民”这个关键词的文档有2个，符合“宇宙”这个关键词的文档不存在。
<12> 索引
<13> 索引结果3.3向量空间模型的实现
3.3.1向量空间模型概述
向量空间模型将文档映射为一个特征向量V(d)=(t
1,ω
1
(d)；…；t
n
, ω
n
(d))，
其中t
i (i=1,2, …,n)为一列互不雷同的词条项，ω
i
(d)为t
i
在d中的权值, 一
般被定义为t
i 在d中出现频率tf
i
(d)的函数，即。
在信息检索中常用的词条权值计算方法为 TF-IDF 函数，其中N为所有文档的数目，ni为含有词条ti的文档数目。
TF-IDF公式有很多变种，下面是一个常用的TF-IDF公式：
根据TF-IDF公式，文档集中包含某一词条的文档越多，说明它区分文档类别属性的能力越低，其权值越小；另一方面，某一文档中某一词条出现的频率
越高，说明它区分文档内容属性的能力越强，其权值越大。
两文档之间的相似度可以用其对应的向量之间的夹角余弦来表示，即文档di，dj的相似度可以表示为：
进行查询的过程中，先将查询条件Q进行向量化，主要依据布尔模型:当ti 在查询条件Q中时，将对应的第i坐标置为1，否则置为0，即：
从而文档d与查询Q的相似度为：
根据文档之间的相似度，结合机器学习的一些算法如神经网络算法，K-近邻算法和贝叶斯分类算法等，可以将文档集分类划分为一些小的文档子集。
在查询过程中，可以计算出每个文档与查询的相似度，进而可以根据相似度的大小，将查询的结果进行排序。
向量空间模型可以实现文档的自动分类和对查询结果的相似度排序，能够有效提高检索效率；它的缺点是相似度的计算量大，当有新文档加入时，则必须重新计算词的权值。
3.3.2建立向量空间模型
（1）将文档的前十五个关键字作为key并将文件的内容作为value存Treemap 中
<14> 部分代码展示（2）求两个词项的并集
<15> 部分代码展示
（3）求两个词项的交集
<15> 部分代码展示（4）计算文章相似度
<16> 部分代码展示（5）计算公式：
3.4利用Lucene打分机制对文档打分
（1）在这里，我们是基于Lucene框架，利用其自带打分系统，对查询文本和文档计算它们的相似度，再进行打分。
Lucene打分公式如下：
（2）计算查询文本（TermQuery）与文档的相似度进行打分。
（3）在查找“人民”这两个关键词后出现两个相关文档，它们分别的得分为0.47782254和0.3901917，这说明第一个文档更符合查询
<17> 打分
四、测试
<18> 测试截图1
<19> 测试截图2
<20> 测试截图3
<21> 测试截图4
<22> 测试截图5
<23> 测试截图6
<24> 测试截图7
<25> 测试截图8
<26> 测试截图9
五、心得体会
此次报告要求实现第一个信息检索系统，涉及到多线程编程、排序、网络爬虫等多项技术。
多线程是提高效率的一个非常重要的途径，比如计算机并行计算等，本次实验完成了多线程的任务，对网络间通信以及搜索引擎如何实现向海量用户在很短时间内提供服务有了更深刻的认识。
通过实验我也认识到了
多线程编程的边缘。
在下一步的研究学习之中有很大助力。
在此基础之上建立检索，通过对于索引的检索，一方面可以加深对于索引的深层认识，另一方面又可以是我们运用知识与学习知识相结合，可以使我们学的更好，运用的有理可循。
搜索引擎的处理对象是互联网网页，日前网页数量不计其数。
所以搜索引擎首先面临的问题就是：如何能够设计出高效的查询以及下载系统。
网络爬虫是搜索引擎中很关键也很基础的构建，通过网络爬虫的设计，加深了我对实验原理的理解，同时也加强了自身的实践能力。